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As árvores de decisão são uma ferramenta poderosa e flexível usada em aprendizado de máquina, capaz de realizar tarefas de classificação e regressão. Elas funcionam dividindo o espaço de entrada em regiões, cada uma associada a uma previsão de classe ou valor. No entanto, a maneira como essas divisões são feitas e a estrutura da árvore resultante podem variar significativamente dependendo de vários fatores.
Elaborado pelo professor, 2023.
Com base nisso, poderia explicar os princípios fundamentais por trás da construção de uma árvore de decisão?
Além disso, poderia discutir as diferenças entre as árvores de decisão para tarefas de classificação versus regressão, e fornecer exemplos de problemas do mundo real onde cada tipo de árvore de decisão seria mais apropriado?
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