Considere o trecho de código abaixo escrito na linguagem Python 3.x sobre modelos preditivos de classificação usando a biblioteca scikit learn (sklearn):

from sklearn import tree
X = [[0, 0, 0], [1, 1, 1], [0, 0, 1], [1, 1, 0] ]
y = [0, 1, 0, 1]
clf = tree.DecisionTreeClassifier()

# inserir o código que irá construir/treinar o modelo classificador

Assinale a alternativa CORRETA que corresponde à linha de código que irá construir um classificador (estimador) baseado em árvores de decisão a partir do conjunto de dados de treinamento:

Considere o modelo dimensional de um data warehouse a seguir:

Analise as afirmativas referentes aos conceitos e definições de modelo dimensional e data warehouse

I – As tabelas PRODUTO, TEMPO e LOJA representam dimensões e a tabela VENDAS é uma tabela fato.

II – O modelo dimensional apresentado é um modelo do tipo flocos de neve (snowflake schema).

III – No modelo dimensional do tipo estrela (star schema), geralmente as dimen-sões estão normalizadas e não há redundância de dados.

Está CORRETO o que se afirma em:

No módulo NumPy, utilizado no aprendizado de máquina do Python 3,

Acerca de modelos preditivos e descritivos, assinale a opção correta.

Quanto à avaliação de modelos preditivos, assinale a opção correta.