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-I; 2-II; 3-III; 4-IV.

e.
1-IV; 2-III; 3-II; 4-I.