Questões de Concurso Público Petrobras 2022 para Ciência de Dados

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 código aberto utilizada para codificações de rotinas em aprendizado de máquina supervisionado; ela oferece ainda uma série de ferramentas utilizadas no ajuste de modelos e no pré-processamento de dados, para a seleção e avaliação de modelos.

Tendo como referência essas informações, julgue o item a seguir.

No código a seguir,   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.

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 código aberto utilizada para codificações de rotinas em aprendizado de máquina supervisionado; ela oferece ainda uma série de ferramentas utilizadas no ajuste de modelos e no pré-processamento de dados, para a seleção e avaliação de modelos.

Tendo como referência essas informações, julgue o item a seguir.

SVC, NuSCV e LinearSVC são classes do scikit-learn capazes de realizar classificação binária e multiclasse em um conjunto de dados.

Julgue o próximo item, relativos a redes neurais artificiais (RNA).

No código abaixo, escrito em Python, o método  retorna o valor de perda e os valores de métricas para o modelo, no modo de teste, tendo como referência o número de eras 

Considerando essas informações, julgue o próximo item.

O código abaixo permite importar corretamente o arquivo pesquisa.csv para ser manuseado como um data frame no Python. 

Considerando essas informações, julgue o próximo item.

O código abaixo permite importar apenas a última linha das duas primeiras colunas do arquivo pesquisa.csv. 

Considerando np a biblioteca numpy do Python, julgue o item a seguir.

Se A = np.array([[6],[2],[-1],[0],[-5],[6],[7],[9],[2]]),

A₁  = A[3:7,01], e A₂ = A₁.reshape(2,2), então

np.linalg.det(A₂)>20.

Considerando np a biblioteca numpy do Python, julgue o item a seguir.

Se a₁ = np.linspace(1,9,5), a₂ = np.linspace(3,7,5) e

b = np.concatenate((a₂ , a₁)), então b[–4] +b[1] > 10.