Para garantir que um modelo preditivo será construído corretamente, é fundamental considerar a colaboração entre diferentes áreas e a validação do modelo em relação ao contexto do negócio. Vamos analisar as alternativas: A) Avaliando a qualidade do código dos algoritmos implementados. - Embora a qualidade do código seja importante, não é o único fator que garante a construção correta do modelo. B) Aumentando a quantidade de dados experimentais. - Ter mais dados pode ajudar, mas não garante que o modelo será construído corretamente sem considerar outros fatores. C) Trabalhando com especialistas do negócio e de tecnologia. - Esta opção é crucial, pois a colaboração entre especialistas garante que o modelo atenda às necessidades do negócio e seja tecnicamente viável. D) Por meio de experimentos usando análise ROC. - A análise ROC é uma técnica útil para avaliar modelos, mas não é a única maneira de garantir a construção correta do modelo. E) Por meio de um processo de avaliação dos experimentos. - Avaliar os experimentos é importante, mas isso deve ser parte de um processo mais amplo que inclui a colaboração com especialistas. A alternativa que melhor garante que um modelo será construído corretamente, considerando a importância da colaboração entre áreas, é: C) Trabalhando com especialistas do negócio e de tecnologia.