Nos modelos preditivos, o conjunto de dados normalmente é dividido em: conjunto de dados de treinamento e conjunto de dados de teste, sendo que em algumas situações, quando há a comparação entre diversos algoritmos, ainda há uma terceira divisão: conjunto de dados de validação. A divisão entre esses conjuntos pode levar em consideração diversos aspectos, como o tipo de método preditivo empregado e o número de dados disponíveis. Considerando as técnicas de divisão utilizadas, relacione adequadamente as características descritas abaixo aos termos aos quais se referem.

1 – Holdout.
2 – Validação cruzada.
3 – Amostragem aleatória.
4 – Bootstrap.

I – Permite a repetição de exemplos dentro do conjunto de dados.
II – Diversos subconjuntos são formados randomicamente a partir do conjunto original.
III – O conjunto de dados é dividido em r subconjuntos aproximadamente iguais.
IV – Consiste na técnica mais simples.

Assinale a alternativa que correlaciona adequadamente os dois grupos:
a.1-I; 2-III; 3-II; 4-IV.
b.1-II; 2-I; 3-IV; 4-III.
c.1-IV; 2-II; 3-III; 4-I.
d.1-IV; 2-III; 3-II; 4-I.
e.1-I; 2-II; 3-III; 4-IV.