InformáticaInteligência artificialCebraspe 2025
EMBRAPA
Questão de Informática
X, y = load_and_preprocess_data(“data.csv”) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) model = LinearRegression() model.fit(X_train, y_train) y_pred = model.predict(X_test) mae = mean_absolute_error(y_test, y_pred) mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) rmse = mean_squared_error(y_test, y_pred, squared=False) print(f”MAE: {mae}”) print(f”MSE: {mse}”) print(f”RMSE: {rmse}”) joblib.dump(model, “linear_regression_model.pkl”)
A partir do código precedente, considerando que todas as bibliotecas, dados e módulos necessários para a execução sem qualquer tipo de erro ou incompletude já tenham sido importados e configurados previamente, julgue os itens a seguir. Essencialmente, y_pred contém as previsões do modelo sobre os valores correspondentes de saída que o modelo estima com base nas características fornecidas em X_test.
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Questão de prova oficial, com o gabarito definitivo publicado pela banca. Reproduzida para fins de estudo.


