As árvores de decisão são modelos amplamente utilizados em aprendizado de máquina por sua estrutura intuitiva e capacidade de tomar decisões com base em atributos dos dados. Elas funcionam dividindo o conjunto de dados em subconjuntos cada vez menores, com base em testes lógicos aplicados aos atributos das instâncias. No entanto, durante o treinamento, uma árvore pode se tornar muito complexa, ajustando-se excessivamente aos dados de treinamento, um fenômeno conhecido como overfitting. Isso compromete sua capacidade de generalização para novos dados. Para resolver esse problema, aplica-se um processo chamado “poda” (pruning).
No contexto das árvores de decisão utilizadas em aprendizado de máquina, quanto ao principal propósito do processo conhecido como “poda”, assinale a alternativa correta:
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