Классификация с обучением - это процесс, в котором модель обучается на основе имеющихся данных, чтобы затем использовать свои знания для классификации новых, ранее невиданных данных. Давайте разберем предложенные варианты ответов.

• a. Использование всей выборки для построения классификационной модели - Этот вариант неверен, так как использование всей выборки не позволяет оценить качество модели. Обычно выборка делится на тренировочную и тестовую части.
• b. Предварительную настройку классификационной модели на основе тренировочной выборки - Этот вариант верен. В процессе обучения модель настраивается на тренировочной выборке, что позволяет ей "учиться" распознавать паттерны в данных.
• c. Предварительную обработку данных, на основе которых производится - Хотя предварительная обработка данных важна, она не является частью классификации с обучением. Это скорее этап подготовки данных перед обучением модели.

Таким образом, правильный ответ - b. Предварительную настройку классификационной модели на основе тренировочной выборки.