Questão de Programação — Linguagens de programação — CESPE / CEBRASPE 2025
- Código
- ce198710
- Banca
- CESPE / CEBRASPE
- Órgão
- EMBRAPA
- Ano
- 2025
- Nível
- Superior
- Cargo
- Analista - Área: Gestão da Informação - Subárea: Avaliação de Impactos
- CCerto
- EErrado
GabaritoE — Errado
mean_absolute_error em PythonGabarito: letra E (Errado). A afirmação está incorreta porque a função mean_absolute_error(y_test, y_pred) calcula o erro absoluto médio (MAE), e não a raiz quadrada do erro quadrático médio (RMSE). O RMSE é obtido com mean_squared_error(y_test, y_pred, squared=False) (ou a raiz quadrada do MSE).
A banca explora a confusão comum entre as siglas MAE e RMSE. Enquanto o MAE mede a média dos erros absolutos (diferença absoluta entre valores previstos e reais), o RMSE dá mais peso a erros maiores por elevar ao quadrado antes de tirar a média. A facilidade de interpretação mencionada no enunciado é atributo do MAE, mas a descrição como "raiz quadrada do erro quadrático médio" é do RMSE.
Afirma que a linha calcula o RMSE, o que é falso. A função mean_absolute_error não calcula raiz quadrada nem erro quadrático. Ela retorna a média dos valores absolutos dos resíduos.
A opção "Errado" é a correta, pois a descrição não corresponde ao que a função faz. O candidato deve lembrar que mean_absolute_error é MAE e não RMSE.
A banca troca a descrição do RMSE para a função mean_absolute_error. O aluno que confunde as siglas MAE e RMSE pode marcar "Certo". Lembre-se: MAE = média dos erros absolutos; RMSE = raiz quadrada da média dos erros quadráticos.
Gabarito: letra E (Errado).
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