Uma árvore de decisão representa um determinado
número de caminhos possíveis de decisão e os resultados de cada
um deles, apresentando muitos pontos positivos, ou seja, são
fáceis de entender e interpretar. Elas têm processo de previsão
completamente transparente e lidam facilmente com diversos
atributos numéricos, assim como atributos categóricos, podendo
até mesmo classificar dados sem atributos definidos.
De acordo com os aspectos construtivos de uma árvore de
decisão, julgue o item a seguir.
Se o processo adotado para a construção de árvores de
decisão for determinístico, uma forma de obtenção de
árvores aleatórias, que compõem as florestas aleatórias, pode
ser realizada por meio do bootstrap dos dados, em que cada
árvore é treinada com base no resultado de bootstrap_sample
(inputs).