Vamos analisar cada uma das afirmações para identificar a correta: a. A precisão é mais importante que o recall em cenários onde os falsos negativos são mais críticos que os falsos positivos, como na detecção de doenças raras. - Esta afirmação é incorreta. Em cenários onde os falsos negativos são críticos (como na detecção de doenças), o recall é mais importante que a precisão, pois queremos minimizar a chance de não detectar uma doença. b. O R-quadrado é uma métrica válida para avaliação de modelos de regressão em qualquer cenário, pois sempre indica um ajuste perfeito do modelo aos dados. - Esta afirmação é falsa. O R-quadrado não é sempre uma métrica válida, pois pode ser enganoso em certos contextos e não indica um ajuste perfeito. c. O AUC-ROC é uma métrica eficiente para avaliar qualquer tipo de modelo de classificação, independentemente do desequilíbrio entre as classes. - Esta afirmação é verdadeira. O AUC-ROC é uma métrica que considera a taxa de verdadeiros positivos e a taxa de falsos positivos, sendo útil mesmo em casos de desequilíbrio entre classes. d. O RMSE é benéfico em aplicações onde grandes erros de previsão são aceitáveis, pois não penaliza tanto os erros. - Esta afirmação é incorreta. O RMSE (Root Mean Square Error) penaliza mais os erros maiores, então não é benéfico em cenários onde grandes erros são aceitáveis. Portanto, a opção correta é: c. O AUC-ROC é uma métrica eficiente para avaliar qualquer tipo de modelo de classificação, independentemente do desequilíbrio entre as classes.