Seoganho de Informaçbes da farvore como uso do atributo A for 0,3, o que podemos inferit? ) Aentropla deuma ánvore antes da divistio menos a entropia ponderada após a divisito peloatributo AE 0.3 Em comparação com o atributo B com ganho de informações de 0,65, 0 atributo Adeveser selectionado primeiro para a divisão. Aentropia na árvorede dedistoaumenta em0,3 sefizermos essa divisala. Ao fareressa divisão , aumentamos a aleatoriedade em cada nó filhoem 0,3.

Com base nas informações fornecidas, podemos inferir que o atributo A possui um ganho de informação de 0,3. Isso significa que ao utilizar o atributo A para dividir a árvore, a entropia da árvore antes da divisão é maior do que a entropia ponderada após a divisão pelo atributo A.<br /><br />Em comparação com o atributo B, que possui um ganho de informação de 0,65, o atributo A deve ser selecionado primeiro para a divisão. Isso ocorre porque o ganho de informação é uma medida de quão bem um atributo divide os dados em classes mais puras. Quanto maior o ganho de informação, maior a redução da entropia e, portanto, mais eficaz a divisão.<br /><br />Ao realizar a divisão pela árvore de decisão, a entropia na árvore de decisão diminui em 0,3. Isso indica que a divisão pelo atributo A resulta em nós filhos menos aleatórios e mais homogêneos em relação à classe alvo.<br /><br />Por fim, ao realizar essa divisão, aumentamos a aleatoriedade em cada nó filho em 0,3. Isso significa que a aleatoriedade das classes nos nós filhos é maior do que a aleatoriedade das classes antes da divisão.<br /><br />É importante ressaltar que essas inferências são baseadas nas informações fornecidas e podem variar dependendo dos dados e do contexto específico.