Para responder a essa questão, vamos analisar as lacunas e as alternativas apresentadas. 1. A primeira lacuna pede uma palavra que se refere ao critério utilizado para avaliar o modelo preditivo. A palavra "Métrica" é a mais adequada, pois se refere a medidas quantitativas que ajudam a avaliar o desempenho do modelo. 2. A segunda lacuna se refere ao conjunto de dados que será utilizado após o treinamento. O termo "teste" é o mais apropriado, pois é comum usar um conjunto de dados separado para testar o modelo após o treinamento. 3. A terceira lacuna se refere aos dados nos quais os algoritmos serão executados. Aqui, "treinamento" é a palavra correta, pois os algoritmos são aplicados nos dados de treinamento. 4. A quarta e quinta lacunas se referem aos dados de "avaliação" e "teste", respectivamente, que são usados para coletar os resultados. Agora, vamos analisar as alternativas: A) Métrica; teste; treinamento; avaliação; teste. - Esta opção parece correta, pois preenche as lacunas de forma lógica. B) Métrica; treinamento; treinamento; avaliação; teste. - Esta opção não faz sentido, pois a segunda lacuna deveria ser "teste". C) Métrica; teste; teste; treinamento; avaliação. - Esta opção não faz sentido, pois a terceira lacuna deveria ser "treinamento". D) Medida; treinamento; avaliação; treinamento; teste. - Esta opção usa "medida" em vez de "métrica" e não se encaixa bem. E) Medida; treinamento; avaliação; teste; avaliação. - Novamente, usa "medida" e não se encaixa bem. Portanto, a alternativa correta que completa adequadamente as lacunas é: A) Métrica; teste; treinamento; avaliação; teste.