Segundo Harrison (2019), para que sistemas computacionais possam aprender conceitos novos se faz necessário a implementação de métodos/algoritmos de classificação, cujo o principal objetivo basicamente é ensinar o computador que a partir de uma base para aprendizado o sistema possa realizar classificações futuras. Um algoritmo muito usado em machine learning são os algoritmos de regressão linear, que por definição é um algoritmo supervisionado para estimar o valor de algo se baseando em uma serie de dados antigos, de forma resumida, o computador irá analisar os dados antigos tentando prever os dados futuros. Existem hoje dois tipos de regressão onde apenas um deles fazem a utilização de várias variáveis independentes para tentar realizar a previsão dos dados.

HARRISON, M. Machine Learning – Guia de Referência Rápida: Trabalhando com Dados Estruturados em Python. Novatec, 2019.

Com base no texto, assinale a alternativa que corresponde com o método de regressão citado.
Alternativas
Alternativa 1:
Regressão Linear Simples.

Alternativa 2:
Regressão Linear Múltipla.

Alternativa 3:
Regressão Linear Complexa.

Alternativa 4:
Regressão Linear Derivativa.

Alternativa 5:
Regressão Linear Compilada.