Para entender o papel das amostras bootstrap em modelos como o Random Forest, é importante saber que o método de agregação (bagging) utiliza amostras aleatórias dos dados para treinar múltiplas árvores de decisão. Isso ajuda a reduzir a variância do modelo, pois cada árvore é treinada em um subconjunto diferente dos dados, o que torna o modelo final mais robusto e menos suscetível a overfitting. Agora, analisando as alternativas: A) Garantir que todas as árvores recebam exatamente os mesmos dados. - Incorreto, pois as árvores são treinadas em subconjuntos diferentes. B) Permitir que as árvores sejam treinadas com subconjuntos dos dados, selecionados com reposição. - Correto, essa é a definição de amostras bootstrap, onde os dados são selecionados aleatoriamente com reposição. C) Criar árvores mais profundas sem risco de overfitting. - Incorreto, pois a profundidade das árvores não é diretamente relacionada ao uso de bootstrap. D) Remover automaticamente features irrelevantes antes do treinamento. - Incorreto, o método bootstrap não remove features, ele apenas seleciona amostras dos dados. Portanto, a alternativa correta é: B) Permitir que as árvores sejam treinadas com subconjuntos dos dados, selecionados com reposição.