Questão de Programação — Linguagens de programação — FGV 2022
ProgramaçãoLinguagens de programação
- Código
- fg055326
- Banca
- FGV
- Órgão
- TCU
- Ano
- 2022
- Nível
- Superior
- Cargo
- Auditor Federal de Controle Externo
Natasha, uma cientista de dados, está trabalhando com um conjunto de dados sobre carros para fazer um modelo preditivo para uma companhia de seguros. A primeira versão do modelo utiliza apenas informações básicas sobre os carros: a marca e a cor.Como esses dados são categóricos, Natasha faz um pré-processamento usando a biblioteca scikit-learn. Em um ambiente interativo, ela executa os comandos a seguir.>>> from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder>>> enc = OneHotEncoder()>>> X = [['Toyota', 'vermelho'], ['Toyota', 'verde'], ['BMW', 'vermelho']]>>> enc.fit(X)>>> enc.get_feature_names()array(['x0_BMW', 'x0_Toyota', 'x1_verde','x1_vermelho'], dtype=object)>>> X_prime = enc.transform(X).toarray()>>> X_primearray([[0., 1., 0., 1.], [0., 1., 1., 0.], [1., 0., 0., 1.]])Para contar o número de carros da marca Toyota no conjunto de dados, obtendo corretamente o resultado 2, Natasha pode usar a seguinte linha de código:
- Alen([i for i in X if i == 'Toyota'])
- Blen([i for i in X_prime if i[0] == 1])
- Csum([i for i in X if 'Toyota' in i])
- Dsum(X_prime)[1]
- Esum(X_prime[:,0])