Vamos analisar cada uma das assertivas sobre o algoritmo kNN: ( ) O algoritmo kNN é um método de aprendizado supervisionado usado apenas para classificação. É falsa (F). O kNN pode ser utilizado tanto para classificação quanto para regressão, portanto, não é correto afirmar que é usado apenas para classificação. ( ) A distância Euclidiana é uma das métricas de distância que podem ser utilizadas no kNN. É verdadeira (V). A distância Euclidiana é uma das métricas mais comuns utilizadas no kNN para calcular a proximidade entre os pontos. ( ) O valor de k é um hiperparâmetro importante que pode influenciar o desempenho do algoritmo kNN. É verdadeira (V). O valor de k determina quantos vizinhos serão considerados na classificação ou na previsão, e sua escolha pode impactar significativamente o desempenho do modelo. ( ) O kNN pode ser computacionalmente caro para grandes conjuntos de dados. É verdadeira (V). O kNN requer o cálculo da distância entre o ponto a ser classificado e todos os pontos do conjunto de dados, o que pode ser muito custoso em termos de tempo e recursos computacionais em grandes conjuntos de dados. Agora, organizando as respostas: 1. F 2. V 3. V 4. V Portanto, a sequência correta é: D) F – V – V – V.