<jupyter_start><jupyter_text>**Exercício 1:** Faça regressões lineares sobre esses dados, utilizando as seguintes configurações:- Uma reta- Um polinômio de grau 2 com penalidade Lasso- A regressão que achar mais adequada.Visualize as três regressões.Existem pontos nesse conjunto que você consideraria um _outlier_? Considere a base de dados Wine, contém a classificação de vinhos de acordo com algumas propriedades numéricas, presente no pacote `sklearn.datasets`.**Exercício 2:**1. Separe os dados da base Wine entre treino e teste, com 60% dos dados para treino e 40% para teste2. Crie uma árvore de classificação utilizando os dados de treino, com altura máxima 43. Visualize as regras da árvore treinada4. Calcule a matriz de confusão do modelo<jupyter_code>df = pd.DataFrame(load_wine().data, columns=load_wine().feature_names)
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