No que se refere a processamento de linguagem natural, árvores
de decisão e Python, julgue o item que se segue.
Considere que um algoritmo de árvore de decisão utilize
entropia como medida de impureza para realizar as divisões
dos dados em diferentes nós da árvore. Considere ainda que
a entropia seja máxima quando a distribuição das classes é
perfeitamente equilibrada e mínima quando todos os
exemplos pertencem a uma única classe. Nesse caso, em uma
partição contendo 100 exemplos classificados em três
categorias A, B e C, a entropia da partição é maior no
cenário em que há 33 exemplos de cada classe do que no
cenário em que há 90 exemplos da classe A, 5 da classe B e
5 da classe C, mesmo que o número total de exemplos na
partição seja o mesmo em ambos os casos.