Para determinar em que situação uma Árvore de Decisão pode ser mais vantajosa em comparação com outros algoritmos de aprendizado de máquina, vamos analisar cada alternativa: a) Quando a relação entre as variáveis independentes e a variável dependente é complexa e não linear. - Embora as árvores de decisão possam lidar com relações não lineares, essa não é a principal vantagem em comparação com outros algoritmos. b) Quando o conjunto de dados possui variáveis contínuas com muitas distribuições complexas. - Árvores de decisão podem lidar com variáveis contínuas, mas não são necessariamente as mais vantajosas nesse caso. c) Quando os dados têm muitas variáveis categóricas e a interpretação dos resultados é importante. - Esta é uma situação em que as árvores de decisão se destacam, pois são fáceis de interpretar e podem lidar bem com variáveis categóricas. d) Quando a velocidade de treinamento é irrelevante para o modelo. - Embora isso possa ser verdade, não é uma vantagem específica das árvores de decisão em comparação com outros algoritmos. A alternativa que melhor representa uma situação em que as Árvores de Decisão são mais vantajosas é: c) Quando os dados têm muitas variáveis categóricas e a interpretação dos resultados é importante.