Para responder à sua pergunta sobre o critério utilizado para dividir os dados em um nó da árvore de decisão, vamos analisar as alternativas: a) A média dos valores das características - Este critério não é utilizado em árvores de decisão, pois não considera a separação dos dados de forma eficaz. b) A escolha aleatória de uma característica - Embora algumas técnicas possam usar aleatoriedade, isso não é um critério padrão para a divisão em árvores de decisão. c) A minimização da entropia ou a maximização do ganho de informação - Este é um critério fundamental em árvores de decisão. A entropia mede a impureza dos dados, e o ganho de informação indica quanto a divisão dos dados melhora a pureza. d) A maximização da variância dos dados - Este critério não é utilizado em árvores de decisão, pois o objetivo é geralmente reduzir a variância, não aumentá-la. Portanto, a alternativa correta é: c) A minimização da entropia ou a maximização do ganho de informação.