No contexto do aprendizado de máquina, a floresta aleatória é um algoritmo que utiliza múltiplas árvores de decisão para resolver problemas de clas...

No contexto do aprendizado de máquina, a floresta aleatória é um algoritmo que utiliza múltiplas árvores de decisão para resolver problemas de classificação ou regressão. Cada árvore é treinada em uma amostra aleatória do conjunto de dados, utilizando diferentes subconjuntos de características. Em seguida, as respostas das árvores individuais são combinadas para obter uma predição final. Uma das vantagens da floresta aleatória é a sua capacidade de lidar com dados ruidosos e reduzir o overfitting.

Considerando o texto apresentado, avalie as asserções a seguir e a relação proposta entre elas.

I. O uso do aprendizado em conjunto pelo algoritmo de floresta aleatória é uma estratégia eficaz para lidar com a variabilidade dos dados e reduzir o viés de uma única árvore de decisão.

PORQUE

II. O algoritmo de floresta aleatória utiliza técnicas de aprendizado em conjunto, combinando as respostas de várias árvores de decisão para obter uma solução mais robusta e precisa.

A respeito dessas asserções, assinale a opção correta.