Questão FC94403
Os algoritmos de aprendizado supervisionado partem de um conjunto de dados rotulados para fazer previsões sobre novos dados não rotulados. O Python scikit-learn é uma biblioteca de
Inteligência Artificial (IA)
CEBRASPE (CESPE) · 2022
Tendo como referência essas informações, julgue o item a seguir.
No código a seguir, DecisionTreeClassifier é um classificador que recebe como entrada dois arrays: um array X, de valores inteiros, contendo os rótulos de classe para as amostras de treinamento; e um array Y, esparso ou denso, contendo as amostras de treinamento.
>>> from sklearn import tree
>>> X = [ [0, 0], [1, 1] ]
>>> Y = [0, 1]
>>> clf = tree.DecisionTreeClassifier()
>>> clf = clf.fit (X, Y)
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Gabarito
Errado
Comentário do professor
Comentário: A afirmação está errada porque inverteu a definição dos arrays X e Y. No contexto do aprendizado supervisionado, o array X deve conter as características ou atributos das amostras de treinamento, que, no caso, são os dados de entrada (neste exemplo, [[0, 0], [1, 1]]). Já o array Y contém os rótulos de classe correspondentes a essas amostras, ou seja, as saídas que queremos prever (neste caso, [0, 1]). Portanto, a descrição dos arrays foi apresentada de forma equivocada.
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