Vamos analisar o trecho de código apresentado: 1. O código importa a biblioteca `svm` do `sklearn`, que é usada para Support Vector Machines. 2. Em seguida, importa a função `make_classification`, que gera um conjunto de dados sintético. 3. A linha `X, y = make_classification(n_samples=100, n_features=20)` gera um dataset com 100 amostras e 20 características. 4. A linha `clf = svm.SVC(kernel='linear')` cria um classificador SVM com um kernel linear. 5. Por fim, `clf.fit(X, y)` ajusta o modelo aos dados gerados. Agora, analisando as alternativas: a. O código está carregando um dataset, treinando um SVM com kernel RBF e ajustando o modelo aos dados. (Incorreto, pois o kernel é linear, não RBF.) b. O código está carregando um dataset, treinando um SVM com kernel polinomial e ajustando o modelo aos dados. (Incorreto, pois o kernel é linear, não polinomial.) c. O código está gerando um dataset sintético, treinando um SVM com kernel RBF e ajustando o modelo aos dados. (Incorreto, pois o kernel é linear, não RBF.) d. O código está gerando um dataset sintético, treinando um SVM com kernel linear e ajustando o modelo aos dados. (Correto, pois descreve exatamente o que o código faz.) Portanto, a alternativa correta é: d. O código está gerando um dataset sintético, treinando um SVM com kernel linear e ajustando o modelo aos dados.