Vamos analisar cada uma das afirmações sobre a Classificação de Dados: ( ) Se o conjunto de dados tiver somente atributos numéricos, é possível transformar os valores de pelo menos um deles e usar como atributo classe, se isso for relevante à análise. É verdadeira. Atributos numéricos podem ser transformados em categorias (por exemplo, através de discretização) e utilizados como atributos de classe, desde que essa transformação faça sentido para a análise. ( ) Nem todos os atributos de um conjunto de dados precisam ser parte do modelo de classificação. É verdadeira. Em um modelo de classificação, é comum que nem todos os atributos sejam utilizados, pois alguns podem não ter relevância para a tarefa de classificação ou podem introduzir ruído. ( ) O modelo de classificação por árvore de decisão não comete erros durante a fase de teste, se for treinado usando validação cruzada. É falsa. Embora a validação cruzada ajude a avaliar a performance do modelo e a evitar overfitting, isso não garante que o modelo não cometa erros durante a fase de teste. Sempre haverá uma taxa de erro, pois o modelo pode não generalizar perfeitamente para dados não vistos. Portanto, a sequência correta é: V - V - F. A alternativa que apresenta essa sequência é: a) V - V - F.