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Na aprendizagem em árvores de decisão, as tomadas de...
Na aprendizagem em árvores de decisão, as tomadas de decisão para dividir os dados em diferentes ramos da árvore consideram que:
A
os dados são divididos aleatoriamente para reduzir o viés no modelo.
B
as divisões são baseadas na escolha do atributo que maximiza a entropia dos dados.
C
as divisões são feitas com base na média dos valores numéricos dos atributos.
D
os ramos são criados apenas se todos os exemplos pertencerem à mesma classe.
E
o atributo selecionado para divisão é aquele que maximiza o ganho de informação.