GabaritoC — Certo
Gabarito: ✅ Certo. A biblioteca SciPy, embora não possua uma função dedicada de alto nível para regressão linear multivariada (como scikit-learn), oferece ferramentas de otimização e álgebra linear que permitem implementar esse tipo de regressão. Por exemplo, as funções scipy.optimize.curve_fit e scipy.linalg.lstsq podem ser usadas para ajustar modelos lineares com múltiplas variáveis independentes. Portanto, a afirmação está correta.
A questão testa o conhecimento sobre as capacidades da biblioteca SciPy, que é parte do ecossistema científico do Python. Embora a regressão linear simples esteja disponível em scipy.stats.linregress, a regressão multivariada pode ser realizada com os módulos de otimização e álgebra linear, que são recursos padrão da biblioteca.
Lembre-se de que SciPy fornece scipy.optimize.curve_fit para ajuste de curvas (inclusive lineares) e scipy.linalg.lstsq para mínimos quadrados lineares. Ambos podem ser usados para regressões multivariadas, mesmo que não haja uma função específica com esse nome.
Gabarito: ✅ Certo.
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