A partir do código precedente, considerando que todas as bibliotecas, dados e módulos necessários para a execução sem qualquer tipo de erro ou incompletude já tenham sido importados e configurados previamente, julgue o item a seguir.

A linha mae = mean_absolute_error(y_test, y_pred) calcula a raiz quadrada do erro quadrático médio, fornecendo uma métrica de erro que é fácil de interpretar e que dá uma ideia da precisão das previsões do modelo.

A partir do código precedente, considerando que todas as bibliotecas, dados e módulos necessários para a execução sem qualquer tipo de erro ou incompletude já tenham sido importados e configurados previamente, julgue o item a seguir.

Essencialmente, y_pred contém as previsões do modelo sobre os valores correspondentes de saída que o modelo estima com base nas características fornecidas em X_test.

Com relação a extração e integração automática de dados via APIs e gestão, processamento e armazenamento de dados, julgue o item.

O código a seguir apresenta um exemplo de um registro estruturado em formato JSON que pode ser armazenado em um banco de dados vetorial.

Com relação a extração e integração automática de dados via APIs e gestão, processamento e armazenamento de dados, julgue o item.

Considere o código a seguir.

GET /users/search?name=John%20Doe&age=30

No design de APIs RESTful, o endpoint GET /users/search realiza uma busca no recurso /users, enviando critérios de busca como parâmetros de consulta na URL. 

A respeito do trecho de código Python precedente, julgue o item a seguir.
Ao executar o referido trecho de código pandas, será exibido um DataFrame com as colunas carro e passagens com os respectivos valores e índices automaticamente gerados.