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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).