Em relação às árvores de decisão, julgue os itens a seguir.
I Essa categoria de algoritmos da análise supervisionada realiza a classificação dos dados em um número limitado de classes, de modo a utilizar apenas os valores das variáveis de entrada como base.
II As árvores de decisão são mais apropriadas para dados categóricos e intervalares, portanto, o uso de variáveis contínuas em árvores de decisão requer a discretização, que consiste na transformação de variáveis numéricas contínuas em intervalos ou categorias.
III O algoritmo Random Forest utiliza o método bagging para a criação de múltiplas árvores de decisão independentes e combina as previsões para melhorar a precisão e reduzir o risco de overfitting.
Assinale a opção correta.
I Essa categoria de algoritmos da análise supervisionada realiza a classificação dos dados em um número limitado de classes, de modo a utilizar apenas os valores das variáveis de entrada como base.
II As árvores de decisão são mais apropriadas para dados categóricos e intervalares, portanto, o uso de variáveis contínuas em árvores de decisão requer a discretização, que consiste na transformação de variáveis numéricas contínuas em intervalos ou categorias.
III O algoritmo Random Forest utiliza o método bagging para a criação de múltiplas árvores de decisão independentes e combina as previsões para melhorar a precisão e reduzir o risco de overfitting.
Assinale a opção correta.
