Para responder a essa questão, precisamos entender o que é a Curva ROC (Receiver Operating Characteristic) e como ela é utilizada na avaliação de modelos preditivos. A Curva ROC é uma representação gráfica que ilustra o desempenho de um modelo de classificação em diferentes limiares de decisão. Nela, a taxa de verdadeiros positivos (TPR) é plotada no eixo Y e a taxa de falsos positivos (FPR) no eixo X. Agora, vamos analisar as alternativas: A) Curva ROC; gráfico bidimensional; de verdadeiros positivos; de falsos positivos. - Esta opção não está correta, pois a taxa de verdadeiros positivos não é plotada no eixo X. B) Curva ROC; gráfico; de falsos positivos; de verdadeiros positivos. - Esta opção está correta, pois menciona a Curva ROC e a plotagem correta dos eixos. C) Estratégia ROC; gráfico bidimensional; da taxa positiva; da taxa negativa. - Esta opção não está correta, pois não usa a terminologia correta. D) Análise ROC; gráfico; da taxa de verdadeiros positivos; da taxa de falsos positivos. - Esta opção está correta, mas não menciona que é um gráfico bidimensional. E) Análise ROC; gráfico bidimensional; da taxa de falsos positivos; da taxa de verdadeiros positivos. - Esta opção não está correta, pois inverte os eixos. A alternativa que completa adequadamente as lacunas é: B) Curva ROC; gráfico; de falsos positivos; de verdadeiros positivos.