Vamos analisar cada uma das sentenças: I- A Classificação sempre é feita construindo um modelo de Árvore de Decisão. Falso, a classificação pode ser realizada utilizando diversos algoritmos, não apenas árvores de decisão. Existem outros métodos como SVM, redes neurais, entre outros. II- A estrutura da Árvore de Decisão é um exemplo de abordagem que pode ser empregada tanto para Classificação como para Regressão. Verdadeiro, as árvores de decisão podem ser usadas para ambos os tipos de tarefa. III- Geralmente, o modelo de classificação deve ser treinado e testado utilizando conjuntos de dados distintos (de treinamento e de teste). Verdadeiro, essa é uma prática comum para evitar overfitting e garantir que o modelo generalize bem. IV- As medidas de interesse para avaliar os métodos de Classificação são baseadas no número de predições corretas e incorretas efetuadas pelo classificador, na fase de teste do modelo. Verdadeiro, essa é uma forma comum de avaliar a performance de um classificador. Agora, vamos resumir os resultados: - I: Falso - II: Verdadeiro - III: Verdadeiro - IV: Verdadeiro Portanto, as sentenças II, III e IV estão corretas. A alternativa que contém todas as sentenças verdadeiras é: C) As sentenças III e IV estão corretas.