Vamos analisar as alternativas sobre a etapa de preparação de dados e engenharia de features em machine learning: A) "A engenharia de features é uma etapa puramente técnica, que pode ser conduzida sem conhecimento do domínio do problema." — Incorreto. O conhecimento do domínio é fundamental para criar features relevantes. B) "A qualidade e a representatividade das features utilizadas no treinamento são frequentemente mais determinantes para o desempenho do modelo do que a escolha do algoritmo." — Correto. Features bem preparadas impactam muito mais o desempenho do modelo do que a simples escolha do algoritmo. C) "A preparação de dados é uma etapa preliminar que, uma vez concluída, não precisa ser revisitada durante o projeto." — Incorreto. A preparação de dados é iterativa e pode ser revisitada conforme o projeto avança. D) "Quanto maior o número de features incluídas no modelo, melhor será seu desempenho, pois o algoritmo terá mais informação à disposição." — Incorreto. Muitas features irrelevantes podem prejudicar o desempenho (overfitting, ruído). Portanto, a alternativa correta é: B) A qualidade e a representatividade das features utilizadas no treinamento são frequentemente mais determinantes para o desempenho do modelo do que a escolha do algoritmo.