Os modelos preditivos podem ser contínuos ou discretos. Modelos contínuos, como estimativa, são melhores na generalização do que modelos discretos, como classificação. As previsões geralmente são expressas como classificações ou estimativas que categorizam novos dados em valores específicos. As árvores de decisão e as redes neurais artificiais são modelos preditivos populares.

Com base nas duas etapas iniciais para o desenvolvimento de um modelo preditivo, assinale a alternativa que melhor descreve as duas etapas.

a. Treinamento: gerado por um preditor, em que se consegue discriminar um determinado conjunto de classes; e Teste: etapa aplicada a testes para entender o desempenho do preditor.
b. Treinamento: etapa em que é gerado um preditor, que consegue discriminar um determinado conjunto de classes; e Generalização: etapa responsável por analisar as classes e generalizar testes para saber possíveis informações.
c. Programação e teste: etapa em que são aplicados testes para entender o desempenho do preditor.
d. Treinamento: fase em que um preditor é desenvolvido para discriminar entre um conjunto específico de classes.; e Generalização: etapa responsável por analisar as classes e generalizar testes para saber possíveis informações.
e. Programação: etapa responsável por desenvolver estruturas para que possam ser realizados testes; e Teste: etapa em que são aplicados testes para entender o desempenho do preditor.