No aprendizado supervisionado, o modelo de regressão é utilizado para prever valores contínuos com base em variáveis independentes. Isso significa que ele busca estabelecer uma relação entre as variáveis para fazer previsões numéricas. Analisando as alternativas: a) O modelo prevê valores discretos a partir de variáveis contínuas - Isso se refere a modelos de classificação, não de regressão. b) O modelo não faz previsões, apenas agrupa os dados - Isso não é verdade para modelos de regressão. c) O modelo prevê valores contínuos com base em variáveis independentes - Esta é a definição correta de um modelo de regressão. d) O modelo não precisa de dados rotulados para aprender - Isso se aplica a aprendizado não supervisionado, não a regressão. e) O modelo classifica os dados em diferentes grupos ou classes - Isso se refere a modelos de classificação, não de regressão. Portanto, a alternativa correta é: c) O modelo prevê valores contínuos com base em variáveis independentes.