Analise as afirmativas abaixo no contexto de modelagem preditiva.

1. As técnicas de armazenamento em cluster não requerem que o número de clusters seja fornecido antes do treinamento. Se o número for muito pequeno, o modelo pode perder semelhanças importantes nos dados de entrada. E se o número for muito grande, ele pode perder diferenças importantes.

2. Árvores de decisão, redes neurais e modelos de regressão empregam aprendizado supervisionado para criar a função de mapeamento entre um conjunto de campos de dados de entrada e uma variável de destino.

3. Backpropagation é um algoritmo que permite que um erro seja propagado de volta à rede neural, e que seja utilizado para ajustar os pesos das sinapses que ligam os nós da rede.

Assinale a alternativa que indica todas as afirmativas corretas.