Questão de Programação — Linguagens de programação — FGV 2025

sklearn.linear_model.LinearRegression – Atributo do termo independente

Gabarito: letra D. O atributo intercept_ da classe LinearRegression (scikit-learn 1.5.2) armazena o termo independente (bias) do modelo linear ajustado, quando fit_intercept=True (padrão). Os demais atributos/métodos têm funções diferentes: coef_ retorna os coeficientes angulares, predict_ é um método de predição, fit_ não existe como atributo (é o método de treino), e independent_ não é um atributo da classe.

A seguir, análise das alternativas:

Alternativa A – ❌ Incorreta

fit_ não é um atributo do LinearRegression. O método de treinamento é fit(), e os atributos resultantes são coef_ e intercept_. A banca tenta confundir com o nome do método.

Alternativa B – ❌ Incorreta

coef_ retorna os coeficientes (inclinações) das variáveis preditoras, ou seja, os parâmetros associados a cada feature, não o termo independente.

Alternativa C – ❌ Incorreta

predict_ é um método, não um atributo. Ele é usado para fazer predições com o modelo treinado, não para acessar os parâmetros.

Alternativa D – ✅ Correta ⟵ GABARITO

intercept_ é o atributo que contém o valor do termo independente (intercepto) da regressão linear. Quando fit_intercept=True (padrão), o modelo estima esse termo e o armazena em intercept_. É um atributo de ponto flutuante (ou array se houver múltiplas saídas).

Alternativa E – ❌ Incorreta

independent_ não existe na classe LinearRegression. A nomenclatura correta é intercept_.

Gabarito: letra D.