ProgramaçãoPython

• (FGV 2022)

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_prime array([[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:



A) len([i for i in X if i == 'Toyota'])

B) len([i for i in X_prime if i[0] == 1])

C) sum([i for i in X if 'Toyota' in i])

D) sum(X_prime)[1]

E) sum(X_prime[:,0])


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