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Questão pública

Questão de Tecnologia da Informação

FCC - TRT 2 - Analista Judiciário - Área: Apoio Especializado - Especialidade: Tecnologia da Informação - 2025 • FCC • 2025

ID 179370 Tecnologia da Informação Aprendizado de Máquina FCC Tribunal Regional do Trabalho da 2ª Região Analista Judiciário - Área: Apoio Especializado - Especialidade: Tecnologia da Informação 2025
Em um projeto de análise preditiva no âmbito de um Tribunal do Trabalho, foi desenvolvido o código abaixo em Python para prever se UM processo será encerrado em até 6 meses (1) ou não (0), com base em atributos como número de audiências, tipo de ação e complexidade processual. Considere que este código será executado em condições ideais.

Ao observar o código e os recursos de aprendizado de máquina utilizados, uma Analista afirmou que
A
modelo.score retorna automaticamente a matriz de confusão, que é a melhor métrica para avaliar esse problema de prever categorias binárias com base nos dados tabulares dos processos judiciais.
B
o código divide o conjunto de dados em 30% para treinar o modelo e os 70% restantes são usados para avaliar o modelo depois do treinamento.
C
o código utiliza aprendizado não supervisionado com redes neurais para prever o tempo de encerramento dos processos judiciais com base em agrupamento de atributos.
D
X contém todas as colunas ou atributos usados para prever menos encerramento_6m , pois este será previsto, e random_state=42 garante que a divisão será a mesma toda vez que o código for executado.
E
train_test_split deve ser substituído por sc.data.Dataset.from_scikit-learn slices((X, y)) para realizar a partição de dados, com a sua devida importação, pois é o mais indicado para problemas que envolvem categorias binárias.
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