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A respeito do aprendizado supervisionado, assinale a opção correta.
Os algoritmos de regressão logística garantem que o modelo seja treinado e testado exclusivamente com o mesmo conjunto de dados para minimizar a variância do modelo.
O algoritmo de regressão linear é mais adequado para prever variáveis categóricas do que o Naive Bayes.
Na validação cruzada, o conjunto de dados é particionado em conjunto de treino, validação e teste, para que se avalie o desempenho do modelo de maneira confiável.
A máquina de suporte de vetores é um algoritmo probabilístico que sempre fornece a probabilidade de uma classe específica.
O algoritmo k-nearest neighbors utiliza a média ponderada dos coeficientes para estimar as relações lineares entre as variáveis.