Vantagens das árvores de decisão:
1. Fácil de entender: As árvores de decisão são simples de compreender, mesmo para não especialistas, permitindo que decisões sejam tomadas de forma eficaz e rápida.
2. Representação visual: As árvores de decisão fornecem uma representação visual dos processos de tomada de decisão, facilitando o acompanhamento e a compreensão.
3. Robustez: As árvores de decisão podem lidar com um grande número de variáveis de entrada e podem se ajustar facilmente a novos dados.
4. Aplicável a qualquer setor: as árvores de decisão podem ser usadas em qualquer setor, incluindo negócios, finanças, saúde, manufatura e muito mais.
5. Fácil de interpretar: as árvores de decisão podem fornecer informações sobre como as decisões são tomadas, o que pode ajudar a melhorar o processo de tomada de decisão ao longo do tempo.
Desvantagens das árvores de decisão:
1. Overfitting: Árvores de decisão são propensas a overfitting, onde podem levar em consideração ruídos ou flutuações aleatórias nos dados.
2. Resultados tendenciosos: As árvores de decisão podem ser tendenciosas se os dados de treinamento forem tendenciosos ou se o processo de tomada de decisão for errôneo.
3. Altos tempos de computação: As árvores de decisão podem levar muito tempo para treinar, especialmente quando as variáveis de entrada são numerosas.
4. Sujeito a erros: Erros em árvores de decisão podem ser difíceis de detectar, principalmente se houver muitas ramificações.
5. Flexibilidade de saída limitada: as árvores de decisão podem fornecer um número limitado de saídas, que podem não ser suficientes para alguns domínios de problemas.
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