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Um analista financeiro está trabalhando com um conjunto de dados de clientes de um banco, armazenados em um DataFrame Pandas chamado Imagem associada para resolução da questão Esse DataFrame possui as seguintes colunas: Nome, Idade, Dívida, Renda e Status. O analista deseja criar um novo DataFrame que contenha apenas os nomes e as dívidas dos clientes que possuem uma dívida maior que R$ 10.000,00, com o objetivo de gerar um relatório específico.
Considerando-se esse contexto, qual das seguintes linhas de código em Python com Pandas seleciona corretamente as colunas Nome e Dívida do DataFrame Imagem associada para resolução da questão e também filtra apenas as linhas em que a dívida dos clientes seja superior a R$ 10.000,00?
Um desenvolvedor está criando uma rede neural de 3 camadas, usando PyTorch para classificar amostras descritas por um vetor com 10 elementos. Ele já definiu parte da rede, conforme o extrato de código abaixo, e pretende definir a camada oculta como sendo composta de 5 nós, utilizando a função de ativação ReLU.

Imagem associada para resolução da questão

Considerando-se esse contexto, qual das linhas de código a seguir deve ocupar o comentário “#AQUI CRIAR CAMADA OCULTA COM 5 NOS E RELU” para definir corretamente a camada oculta?
Um cientista de dados está utilizando SHapley Additive exPlanations (SHAP) para entender a importância das variáveis em um modelo de aprendizado de máquina que prevê a probabilidade de um cliente deixar de ser assinante de um serviço (churn). Considere o seguinte conjunto de dados simplificado com três características para um cliente específico:

Imagem associada para resolução da questão

A previsão base do modelo, que representa a probabilidade estimada de um cliente se tornar um churn quando nenhuma das características individuais é considerada, é de 0,30.
Considerando-se esse contexto, qual é a probabilidade prevista pelo modelo para que esse cliente deixe de assinar o serviço?
Um pesquisador de ciência de dados foi encarregado de analisar a capacidade de um modelo de aprendizado de máquina em prever se um cliente é bom pagador. Para isso, possuía um conjunto de dados de testes rotulado, sobre o qual aplicou o modelo e obteve a matriz de confusão a seguir:

Imagem associada para resolução da questão

Considerando-se esse contexto, quais são, respectivamente, os valores aproximados, em 2 casas decimais, da precisão (precision) e da revocação (recall) obtidos pelo modelo?
Um programador estava trabalhando no branch solvebugio e acabou o serviço. Após fazer o commit final nesse branch, ele deseja passar todas as mudanças feitas no branch solvebugio para o branch main, fazendo a integração correta de mudanças.
Considerando-se esse contexto e as melhores práticas de controle de versão, quais comandos Git esse programador deve usar para realizar essa tarefa?