A Os dados coletados podem ser de três tipos: numéricos, texto e imagem; assim, os algoritmos de aprendizagem de máquina são capazes de lidar com todos os tipos de dados, bastando que os dados sejam transformados para dados contínuos utilizando técnicas como interpolação.
B Média da coluna, interpolação de vizinhos mais próximos, moda da coluna, vizinhos mais próximos (KNN) e valor aleatório são métodos para tratamento de dados faltantes, ou seja, atributos não preenchidos na base de dados.
C Validação cruzada é um método de divisão dos dados em que os dados são divididos por k partes em que, a cada rodada, uma das partes é o conjunto de teste e o restante é utilizado para treino; a divisão dos conjuntos estratificada para validação cruzada não é aconselhada caso o valor de k seja igual a 10.
D O método de divisão de dadosleave-one-out(deixando um de fora) aproveita o máximo dos dados, pois todos os dados, com exceção de um item, são utilizados para treinar a cada execução; essa configuração é a mais utilizada para algoritmos custosos de aprendizado de máquina como as redes neurais profundas.
E A divisão dos dados em 3 conjuntos (treino, validação e teste) é bastante comum para avaliação de algoritmos com muitos parâmetros, como as redes neurais; o conjunto de validação funciona como um conjunto de avaliação de parâmetros e é utilizado para confirmar se o algoritmo encontrou o máximo global.