Um pesquisador possui um conjunto de dados consistindo em c...

A alternativa correta é E - train_test_split.

Vamos agora explicar o porquê desta alternativa ser a correta e o motivo das demais alternativas estarem erradas.

O tema da questão é a divisão de um conjunto de dados em subconjuntos de treinamento e teste, que é uma etapa crucial no desenvolvimento e validação de modelos de aprendizado de máquina. Essa divisão permite que o pesquisador treine o modelo em um subconjunto dos dados (treinamento) e avalie seu desempenho em outro subconjunto (teste), garantindo uma validação mais confiável da eficácia do modelo.

Para realizar essa divisão de maneira eficiente e adequada, a biblioteca SciKit-learn, amplamente utilizada em machine learning, oferece a função train_test_split. Esta função é projetada para dividir arrays ou matrizes em subconjuntos aleatórios de treinamento e teste.

Agora, vamos analisar as alternativas incorretas:

A - sample_test_train: Esta função não existe na biblioteca SciKit-learn. O nome está incorreto e não é uma função reconhecida para divisão de dados.

B - slice_train_test: Assim como a alternativa anterior, esta função também não existe na biblioteca SciKit-learn.

C - split_learning: Este nome é enganoso e não corresponde a nenhuma função da biblioteca SciKit-learn para dividir conjuntos de dados.

D - split_test_train: Apesar de estar próxima da nomenclatura correta, esta função não existe na biblioteca SciKit-learn. A ordem correta seria "train_test_split".

E - train_test_split: Esta é a função correta. Ela divide os dados de forma aleatória em conjuntos de treinamento e teste, e é amplamente utilizada por ser eficiente e fácil de usar com diversos parâmetros que permitem especificar tamanhos dos subgrupos, ajustes de aleatoriedade e mais.

Em resumo, a alternativa E - train_test_split é a correta porque corresponde exatamente à função da SciKit-learn utilizada para dividir conjuntos de dados em subconjuntos de treinamento e teste de maneira eficiente e adequada. As demais alternativas apresentam nomes de funções que não existem ou estão incorretos.

resposta correta é a opção E: train_test_split.

No contexto de SciKit-aprender em "aprendizado" de máquina, a função é comumente utilizada para dividir um conjunto de dados em conjuntos de treinamento e teste. Essa função realiza essa divisão de maneira eficiente e adequada para avaliação de modelos de "aprendizado" de máquina.

Portanto, a resposta correta é:

E - train_test_split

A função do Scikit-learn mais indicada para dividir o conjunto de dados em conjuntos de treinamento e teste de maneira eficiente e adequada é a E) train_test_split.

Explicação:

• A função train_test_split   divide um conjunto de dados em dois subconjuntos: um conjunto de treinamento e um conjunto de teste.
• O conjunto de treinamento é usado para treinar o modelo de aprendizado de máquina.
• O conjunto de teste é usado para avaliar o desempenho do modelo treinado.
• A função train_test_split oferece várias opções para personalizar a divisão dos dados, como:
• Tamanho dos conjuntos: É possível especificar o tamanho do conjunto de teste como uma porcentagem do conjunto de dados original ou como um número absoluto de exemplos.
• Estratificação: É possível garantir que a distribuição das classes seja preservada nos conjuntos de treinamento e teste.
• Aleatoriedade: É possível definir um valor de seed para garantir que a divisão dos dados seja reproduzível.

`train_test_split` é uma função em Python, frequentemente utilizada no contexto de machine learning com a biblioteca scikit-learn. Essa função é usada para dividir um conjunto de dados em dois conjuntos distintos: um conjunto de treinamento e um conjunto de teste.

- **Conjunto de Treinamento**: É usado para treinar o modelo de machine learning, ou seja, para ensinar ao modelo padrões nos dados.

- **Conjunto de Teste**: É usado para avaliar o desempenho do modelo em dados não vistos durante o treinamento, ajudando a verificar se o modelo é capaz de generalizar bem para novos dados.

Por exemplo, suponha que temos um conjunto de dados com características de flores e queremos construir um modelo para prever a espécie da flor. Podemos dividir esse conjunto de dados em 70% para treinamento e 30% para teste, usando a função `train_test_split`.

```python

from sklearn.model_selection import train_test_split

X_treino, X_teste, y_treino, y_teste = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

```

Nesse exemplo, `X` são as características das flores e `y` são as espécies. `X_treino` e `y_treino` serão usados para treinar o modelo, enquanto `X_teste` e `y_teste` serão usados para testar o modelo posteriormente. O parâmetro `test_size=0.3` especifica que 30% dos dados serão reservados para teste.

Como nunca tinha ouvido falar nisso, usei a tradução das palavras-chaves. E marquei D. Ou seja, a banca tinha um plano: dar a resposta certa com a ordem invertida dos termos.