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 co

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: