Uma árvore de decisão é, de forma resumida, um mapa em que serão apresentados os possíveis resultados de uma série de escolhas relacionadas.
Em uma árvore de decisões temos uma dependência muito forte dos dados utilizados no treinamento. E devido a essa dependência qualquer mudança, por mínima que seja, pode modificar toda a estrutura da árvore.
A vantagem de utilizar uma árvore de decisão está no fato de podermos utilizar dados não numéricos e pouca preparação dos dados.
Para fecharmos e marcarmos o item como incorreto, devido a extrema dependência dos dados de treinamento veja o que nos diz Harrison sobre isso:
É possível percorrer a árvore de opções. Por haver passos, uma árvore é ruim para lidar com relacionamentos lineares (uma pequena mudança em um número pode levar a um caminho diferente). A árvore também é extremamente dependente dos dados de treinamento. Uma pequena mudança pode modificar a árvore toda.
FONTE: TEC
Heitor Pasti