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#3570706

O scikit-learn é uma biblioteca de aprendizado de máquina para Python que fornece uma ampla variedade de classes e funções para análise de dados e modelagem de Machine Learning. Ele inclui algoritmos para classificação, regressão, clusterização, redução de dimensionalidade, seleção de modelos, pré-processamento de dados, entre outros.
Entre as opções abaixo, a que apresenta corretamente a combinação de classes e funções do scikit-learn usadas para implementar regressão do tipo polinomial e classificação com árvores de decisão é: 

  • para regressão polinomial: linear_model.PolynomialRegression e preprocessing.LinearFeatures; para árvores de decisão: tree.DecisionTreeRegressor
  • para regressão polinomial: preprocessing.PolynomialFeatures e linear_model.LinearRegression; para árvores de decisão: tree.DecisionTreeClassifier.
  • para regressão polinomial: preprocessing.PolynomialFeatures e linear_model.LinearRegression; para árvores de decisão: tree.DecisionTreeRegressor.
  • para regressão polinomial: linear_model.PolynomialFeatures e preprocessing.LinearRegression; para árvores de decisão: tree.DecisionClassifier.
  • para regressão polinomial: preprocessing.LinearFeatures e linear_model.PolynomialRegression; para árvores de decisão: tree.TreeDecisionClassifier.
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