Os algoritmos de aprendizado supervisionado partem de um co

Os algoritmos de aprendizado supervisionado partem de um conjunto de dados rotulados para fazer previsões sobre novos dados não rotulados. O Python scikit-learn é uma biblioteca de código aberto utilizada para codificações de rotinas em aprendizado de máquina supervisionado; ela oferece ainda uma série de ferramentas utilizadas no ajuste de modelos e no pré-processamento de dados, para a seleção e avaliação de modelos.

Tendo como referência essas informações, julgue o item a seguir.

No código a seguir,  DecisionTreeClassifier é um classificador que recebe como entrada dois arrays: um array X, de valores inteiros, contendo os rótulos de classe para as amostras de treinamento; e um array Y,esparso ou denso, contendo as amostras de treinamento.

>>> from sklearn import tree

>>> X = [[0, 0], [1, 1]]

>>> Y = [0, 1]

>>> clf = tree.DecisionTreeClassifier()

>>> clf = clf.fit(X, Y)