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TCE-PI - 2025 - FGV - 2025 - TCE-PI - Auditor de Controle Externo - Controle Externo - Específica de Tecnologia da I
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Considere a biblioteca sklearn (scikit-learn), versão 1.5.2, da linguagem de programação Python.
O atributo da classe sklearn.linear_model.LinearRegression, que retorna o termo independente no modelo linear, quando os parâmetros estão configurados no modo padrão (default), é
O atributo da classe sklearn.linear_model.LinearRegression, que retorna o termo independente no modelo linear, quando os parâmetros estão configurados no modo padrão (default), é
Considere o código abaixo, escrito na linguagem de programação Python (versão 3.10.12). As versões das bibliotecas NumPy e Pandas são 1.26.4 e 2.2.2, respectivamente.
Com a execução do comando print na linha 7, o valor a ser escrito na tela é
Com a execução do comando print na linha 7, o valor a ser escrito na tela é
Considere o código abaixo, escrito na linguagem de programação Python (versão 3.10.12), com uso da biblioteca sklearn (scikit-learn) versão 1.5.2.
Com relação ao código acima, analise os itens a seguir.
I. O valor atribuído a s0 (na linha 4) será ou True ou False. II. O valor atribuído a s1 (na linha 5) será diferente de s0. III. A operação na linha 6 causa erro do tipo ValueError.
Está correto o que se afirma em
Com relação ao código acima, analise os itens a seguir.
I. O valor atribuído a s0 (na linha 4) será ou True ou False. II. O valor atribuído a s1 (na linha 5) será diferente de s0. III. A operação na linha 6 causa erro do tipo ValueError.
Está correto o que se afirma em
Concurso:
TCE-PI
Disciplina:
Engenharia de Software
Com relação às técnicas de redução de dimensionalidade, no contexto de aprendizado de máquina, analise as afirmativas a seguir e assinale (V) para a verdadeira e (F) para a falsa.
( ) As técnicas de agregação formam novos atributos, por meio da combinação de grupos dos atributos originais.
( ) As técnicas de seleção de atributos descartam parte dos atributos originais.
( ) Técnicas de seleção de atributos embutidas são aplicadas na etapa de pré-processamento.
As afirmativas são, respectivamente,
( ) As técnicas de agregação formam novos atributos, por meio da combinação de grupos dos atributos originais.
( ) As técnicas de seleção de atributos descartam parte dos atributos originais.
( ) Técnicas de seleção de atributos embutidas são aplicadas na etapa de pré-processamento.
As afirmativas são, respectivamente,
Concurso:
TCE-PI
Disciplina:
Algoritmos e Estrutura de Dados
Considere a matriz de confusão M dada abaixo, obtida depois da aplicação de um método de classificação em um certo conjunto de dados, para um problema com três classes.
Seja a acurácia do classificador definida como a proporção de previsões corretas, em relação ao total de previsões do modelo. Logo, a acurácia do classificador, com base na matriz M, é dada por
Seja a acurácia do classificador definida como a proporção de previsões corretas, em relação ao total de previsões do modelo. Logo, a acurácia do classificador, com base na matriz M, é dada por
