Vamos analisar cada afirmativa: I. Pré-processamento dos dados: é realizada a limpeza dos dados, há também a integração, a redução, a transformação e a discretização. Verdadeiro, essa afirmativa está correta, pois o pré-processamento é uma etapa fundamental na criação de modelos preditivos. II. A separação dos dados em conjunto é realizada primeiramente no treinamento e após teste: conjunto de treinamentos e conjunto de testes. Verdadeiro, essa afirmativa também está correta, pois é comum separar os dados em conjuntos de treinamento e teste para avaliar o desempenho do modelo. III. Treinamento e teste: treinamento para adaptar os parâmetros livres do modelo para que alcance nível de excelência. Verdadeiro, essa afirmativa está correta, pois o treinamento é a fase em que o modelo ajusta seus parâmetros para melhorar a precisão. IV. Avaliação da saída: modelos preditivos que precisam ter sua saída avaliada ao desempenho. Verdadeiro, essa afirmativa está correta, pois a avaliação do desempenho do modelo é essencial para garantir sua eficácia. Como todas as afirmativas (I, II, III e IV) estão corretas, a alternativa que contém todos os itens verdadeiros é: e) II, III e IV, apenas. Entretanto, como a alternativa "e" não inclui o item I, a resposta correta não está listada entre as opções. Portanto, você deve considerar que todas as afirmativas são verdadeiras, mas nenhuma alternativa reflete isso corretamente.