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

Assinale a opção que corresponde à correta execução do código precedente, escrito em Python.

Considerando o código precedente, escrito em Python, assinale a opção que corresponde à sua correta execução.

A respeito da linguagem R, é correto afirmar que

Em relação aos conceitos do algoritmo k-means, julgue os itens a seguir.

I É importante continuar as iterações do algoritmo k-means até que a mudança na posição dos centroides entre as iterações seja menor que um limite predefinido.

II No coeficiente de silhueta, quanto mais próximo o coeficiente estiver de 1, menor a distância entre os clusters; 0 indica que os dados podem estar no cluster errado; valores negativos sugerem que o ponto está na borda.

III Apesar de um maior número clusters sempre reduzir o SSE (sum of squared errors), isso não significa que mais clusters sempre sejam melhores, pois um número muito grande de clusters pode levar a overfitting do modelo.

Assinale a opção correta.

Em aprendizado de máquina, especialmente em algoritmos de árvores de decisão, é fundamental avaliar como os dados são organizados e classificados em diferentes níveis da árvore. Três conceitos-chave que auxiliam na construção e otimização dessas árvores são o gini impurity, a entropy e o information gain. A respeito desses conceitos, julgue os itens a seguir.

I Gini impurity mede a redução da entropy após a divisão de um conjunto de dados com base em um atributo.

II Entropy mede a quantidade de incerteza ou impureza no conjunto de dados.

III Information gain mede a probabilidade de uma nova instância ser classificada incorretamente, com base na distribuição de classes no conjunto de dados.

Assinale a opção correta.

Considerando a figura precedente, assinale a opção correta em relação ao algoritmo de SVM (support vector machine).

O seguinte código Python utiliza o algoritmo KNN (k-nearest neighbors) para classificação, em que o parâmetro define o número de vizinhos que o classificador KNN irá considerar para realizar a previsão.

Com base no código precedente, é correto afirmar que, caso o valor de fosse alterado de 3 para 4, o modelo