Vamos analisar cada uma das alternativas para encontrar a correta: A) O Random Forest não pode ser aplicado em contextos de IoT devido à sua complexidade computacional e necessidade de grandes volumes de memória em tempo real. - Essa afirmação é exagerada. Embora o Random Forest possa ser mais pesado em termos de recursos, ele pode ser aplicado em IoT, dependendo do contexto e da implementação. B) Redes Neurais são preferíveis sempre que o objetivo é interpretabilidade, pois sua estrutura revela diretamente as correlações entre as variáveis. - Essa afirmação está incorreta. Redes Neurais são geralmente consideradas "caixas-pretas" e não são as melhores para interpretabilidade. C) A Regressão Logística é utilizada quando se busca prever valores contínuos com base em variáveis categóricas. - Isso está errado. A Regressão Logística é usada para prever variáveis categóricas, não contínuas. D) A escolha do algoritmo de ML depende do tipo de variável-alvo, sendo a Regressão Linear indicada para... - A frase está incompleta, mas a afirmação é verdadeira. A Regressão Linear é utilizada para prever variáveis contínuas. Diante da análise, a alternativa que mais se aproxima da verdade, mesmo que incompleta, é a D, pois reflete corretamente que a escolha do algoritmo depende do tipo de variável-alvo. Portanto, a resposta correta é a D.