Vamos analisar cada modelo e as opções apresentadas: 1. Modelo A: KNN com K=1 - Este modelo tende a ter uma fronteira de decisão muito flexível, pois ele classifica um ponto com base no seu vizinho mais próximo. Isso pode levar a overfitting, especialmente em dados com ruído, pois ele se ajusta muito bem aos dados de treinamento. 2. Modelo B: Regressão Linear Simples - Este modelo é linear e, portanto, pode não ser capaz de capturar a complexidade de uma fronteira de decisão não-linear, resultando em underfitting, pois ele não se ajusta bem aos dados. Agora, analisando as alternativas: a) Ambos os modelos sofrerão de alto viés (underfitting), pois são simples demais. - Esta opção não é correta, pois o Modelo A pode sofrer de overfitting. b) Modelo A é inadequado por ser não-supervisionado, e o Modelo B terá uma fronteira de decisão excessivamente flexível (overfitting). - Esta opção está incorreta, pois o KNN é um modelo supervisionado. c) Modelo A sofrerá de alto viés (underfitting) e o Modelo B terá alta variância (overfitting). - Esta opção está incorreta, pois o Modelo A tende a ter alta variância, não viés. d) Modelo A terá uma fronteira de decisão excessivamente flexível (overfitting), enquanto o Modelo B será incapaz de capturar a não-linearidade (underfitting). - Esta opção está correta, pois descreve adequadamente as falhas de cada modelo. Portanto, a resposta correta é: d) Modelo A terá uma fronteira de decisão excessivamente flexível (overfitting), enquanto o Modelo B será incapaz de capturar a não-linearidade (underfitting).