Assinale a opção correta a respeito da implantação de um modelo
de classificação de árvore de decisão em Python.

Question

Assinale a opção correta a respeito da implantação de um modelo
de classificação de árvore de decisão em Python. Alternativa A: Para treinar um modelo, deve-se utilizar o método , em que a variável representa os rótulos verdadeiros, e    as
características dos dados. Ou Alternativa B: Após treinar o modelo por meio do comando , o
método  deve ser utilizado para
avaliar o desempenho do modelo com novos dados de teste. Ou Alternativa C: O método  é utilizado para
avaliar o desempenho do modelo de árvore de decisão aos
dados de treinamento. Ou Alternativa D: Após treinar o modelo por meio do comando , deve-se
utilizar  para realizar previsões
em novos dados de teste.

Gilson Nogueira · Accepted Answer

Alternativa [B] Após treinar o modelo por meio do comando , o
método  deve ser utilizado para
avaliar o desempenho do modelo com novos dados de teste. Gabarito: B Comentário:Breve resumo: Para implantar um modelo de classificação (incluindo árvores de decisão) no scikit-learn, o procedimento comum é: 1. Passar as características (features) em X_train e os rótulos (labels) em y_train para o método fit().  2. Avaliar o desempenho com novos dados de teste (X_test e y_test) via score() ou métricas específicas (precision, recall, etc.).  3. Gerar previsões em dados desconhecidos por meio de model.predict(X_test).   A) Incorreta, pois inverte os papéis de X_train e y_train. O correto é X_train para as características e y_train para os rótulos. B) Correta, pois depois de treinar com fit(X_train, y_train), deve-se usar score(X_test, y_test) para avaliar a acurácia (ou outra métrica) com dados de teste. C) Embora seja possível chamar predict(X_train), isso serve para checar como o modelo se ajustou aos dados de treinamento, mas não é a forma usual de avaliar o desempenho verdadeiro do modelo. D) Incorreta, pois se utiliza model.predict(X_test) para prever rótulos em dados de teste. Y_test é o conjunto de rótulos verdadeiros, não as características de entrada. @_gilson.nogueira_

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