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As Árvores de Decisão são algoritmos de aprendizagem...

As Árvores de Decisão são algoritmos de aprendizagem supervisionada usados para classificação e regressão, modelando decisões com base em regras derivadas dos dados. Elas são amplamente utilizadas em diversas áreas, como saúde, finanças e análise de risco.


Como exemplo, considere a Árvore de Decisão (fictícia), a seguir, que classifica pacientes com base no risco de ter um infarto. As decisões são feitas com base em três critérios: idade, peso e se é fumante, ou não.


Imagem associada para resolução da questão


Em relação ao funcionamento das Árvores de Decisão, assinale a alternativa que descreve seu princípio de operação e comportamento na modelagem de dados.


A

A complexidade da árvore pode ser ajustada para evitar overfitting, garantindo um modelo mais generalizável para novos dados.


B

As Árvores de Decisão sempre resultam em classificações 100% precisas, pois seguem um conjunto fixo de regras baseadas em dados históricos.


C

As Árvores de Decisão não podem ser usadas para classificação, apenas para problemas de regressão numérica.


D

As decisões tomadas pela árvore são baseadas em cálculos probabilísticos de redes neurais profundas.


E

Quanto mais profunda for a árvore, melhor será seu desempenho, pois ela sempre aprende melhor os padrões dos dados.