A classe da biblioteca scikit-learn, versão 1.1.2, utilizada...

A resposta correta é a Alternativa C: sklearn.linear_model.LinearRegression.

Para resolver essa questão, é importante entender a estrutura das bibliotecas em Python, bem como ter conhecimento sobre a biblioteca scikit-learn, que é uma das principais bibliotecas utilizadas para machine learning. A regressão linear é uma técnica estatística utilizada para modelar e investigar a relação entre variáveis. No contexto de aprendizado de máquina, é usada para prever valores contínuos a partir de dados de entrada.

A biblioteca scikit-learn, ou sklearn como é importada em scripts Python, possui um módulo chamado linear_model, que contém várias classes para algoritmos de regressão linear. A LinearRegression é a classe utilizada para implementar regressão linear simples e múltipla através do método dos mínimos quadrados. Com ela, você pode ajustar um modelo linear aos dados e fazer previsões.

A estrutura para importar e utilizar a classe de regressão linear na versão mencionada da scikit-learn seria:

from sklearn.linear_model import LinearRegression
modelo = LinearRegression()

As outras alternativas apresentam erros em como a biblioteca e a classe são referenciadas. É fundamental ter o conhecimento exato do caminho de importação da classe para evitar erros de execução do código.

Portanto, a Alternativa C está correta porque sklearn.linear_model.LinearRegression é a maneira adequada de referenciar a classe de regressão linear na biblioteca scikit-learn. Outro ponto importante é o conhecimento da versão da biblioteca mencionada no enunciado, para garantir que a nomenclatura e estrutura da biblioteca não tenham mudado em versões mais recentes.

Letra C

Que questão ridícula.

https://scikit-learn.org/stable/modules/linear_model.html

c-

exemplo de função para testar linearRegression. é necessario ter instalado a lib numpy e cython

import numpy as np

from sklearn.linear_model import LinearRegression

X = np.array([[1], [2], [3]]) 

y = np.array([2, 4, 5])       

# Create a linear regression model

model = LinearRegression()

# Fit the model to the data

model.fit(X, y)

# predictions

new_data = np.array([[4]])

prediction = model.predict(new_data)

# Print

print(f"Coefficients: {model.coef_}")

print(f"Intercept: {model.intercept_}")

print(f"Prediction for {new_data}: {prediction}")

Concordando com os colegas que é uma questão zuada. A chance de lembrar 100% das linguagens e bibliotecas de tudo que é pedido no edital é praticamente zero. Mas dando um modo de resolver questões scikit-learn desse tipo:

1) A base do import é só "sklearn". Ou seja, "scikit-learn" está errado (até onde sei)

Exemplo:

from sklearn.datasets import load_iris

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

2) Todos os sklearn são nome simples, que definem usando menor termo o que faz. Ele usa snake_case: palavras em minúscula separadas por "_".

Pelo chatgpt, esses são os modulos:

sklearn.datasets

sklearn.model_selection

sklearn.preprocessing

sklearn.linear_model

sklearn.svm

sklearn.tree

sklearn.ensemble

sklearn.neighbors

sklearn.metrics

sklearn.decomposition

sklearn.cluster

sklearn.impute

sklearn.pipeline

sklearn.feature_selection

sklearn.calibration

sklearn.externals

3) A regra de uso é: bilbioteca.modulo.função ---> sklearn.linear_module.Função

As funções são PascalCase: juntas com as primeiras letras maiúsculas, até a primeira.

Ou seja, pode ter (exemplo) um FeatureSelection(), mas não tem um featureSelection()

Não tem nada de .ml, .machile_learning, .sei_la_oque no meio

=============

Sem conhecer 100%, vc chegaria na letra C: sklearn.linear_model.LinearRegression como a única possível