Considerando o funcionamento do processo de indução de árvores de decisão em Machine Learning, analise as seguintes asserções quanto à veracidade das proposições:
A indução de árvores é o processo de aprendizagem.
PORQUE
A árvore de decisão é a saída do treinamento.
Soluções para a tarefa
As asserções que tratam a respeito do funcionamento do processo de indução de árvores de decisão em Marchine Learning estão corretas, porém a segunda não é justificativa para a primeira.
Indução de Árvores de Decisão em Machine Learning
Em machine learning, o processo de indução de árvores de decisão é um método para construir modelos de aprendizagem de máquina a partir de dados de treinamento. Este método é baseado em um algoritmo de aprendizagem de árvores que gera uma árvore de decisão a partir do conjunto de dados de treinamento.
A árvore de decisão é um modelo de aprendizagem de máquina que pode ser usado para classificar novos exemplos.
- Um modelo de árvore de decisão pode ser construído a partir de um conjunto de dados de treinamento usando um processo de aprendizagem supervisionada.
- O modelo é então usado para fazer previsões sobre novos dados (dados de teste), usando as regras aprendidas para tomar decisões sobre quais valores de atributos são mais importantes para a classificação.
- As árvores de decisão são um dos tipos mais populares de algoritmos de machine learning e são amplamente utilizados em aplicações de classificação e regressão.
- As árvores de decisão são particularmente úteis para problemas de classificação em que os dados podem ser divididos em subconjuntos com base em um conjunto de atributos.
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#SPJ1
Resposta: e.
As duas proposições são verdadeiras, mas a segunda não justifica a primeira.
Explicação: