Vamos analisar cada uma das afirmações sobre as métricas de desempenho do modelo de regressão: I. Um valor baixo de Erro Quadrático Médio (MSE) indica que o modelo tem uma alta precisão na previsão dos valores. É verdadeira (V). O MSE mede a média dos quadrados dos erros, e um valor baixo indica que as previsões do modelo estão próximas dos valores reais. II. O Coeficiente de Determinação (R²) é uma métrica que mostra a quantidade de erros cometidos pelo modelo. É falsa (F). O R² indica a proporção da variabilidade dos dados que é explicada pelo modelo, não a quantidade de erros. III. O Erro Absoluto Médio (MAE) é menos sensível a outliers, o que pode distorcer a avaliação do desempenho do modelo. É verdadeira (V). O MAE mede a média dos erros absolutos e é menos afetado por valores extremos (outliers) em comparação com o MSE. IV. Um modelo com um R² muito alto pode ser um indicativo de sobreajuste, principalmente se não se comportar bem em dados não vistos. É verdadeira (V). Um R² muito alto pode indicar que o modelo se ajustou excessivamente aos dados de treinamento, capturando ruídos em vez de padrões reais, o que pode prejudicar sua performance em novos dados. Agora, organizando as respostas: I - V II - F III - V IV - V A sequência correta é: a) V – F – V – V.