Para evitar o overfitting em árvores de decisão, é importante controlar a complexidade do modelo. O overfitting ocorre quando a árvore se ajusta demais aos dados de treinamento, capturando ruídos em vez de padrões gerais. Vamos analisar as alternativas: a) Reduzir o número de nós na árvore - Isso pode ajudar a simplificar a árvore, mas não é a estratégia mais comum. b) Aumentar a profundidade da árvore - Isso geralmente aumenta o risco de overfitting, não o evita. c) Limitar o número de divisões possíveis em cada nó - Isso pode ajudar, mas não é a abordagem mais direta. d) Usar poda para remover ramos irrelevantes ou excessivos - A poda é uma técnica amplamente utilizada para evitar overfitting, pois remove partes da árvore que não contribuem significativamente para a previsão. Portanto, a alternativa correta é: d) Usar poda para remover ramos irrelevantes ou excessivos.