Questão FC94762
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 d
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 inverte os papéis dos arrays X e Y. No contexto do scikit-learn e do algoritmo DecisionTreeClassifier, X deve conter as amostras de treinamento (ou atributos) e Y deve conter os rótulos de classe correspondentes. Portanto, o array X é onde estão os dados de entrada (neste caso, as características das amostras), enquanto Y é onde estão os rótulos que queremos prever. No código apresentado, X está correto, mas a descrição inicial que diz que Y contém as amostras de treinamento está equivocada, pois Y deve conter os rótulos.
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