As árvores de decisão são um modelo de aprendizado de máquin...

Em uma árvore de decisão, cada nó interno representa uma “pergunta” ou uma condição aplicada a um atributo. No caso de uma árvore de regressão, essa condição geralmente é uma comparação do tipo “o valor do atributo é menor ou igual a um certo limiar?”. Dependendo da resposta (verdadeiro ou falso), segue-se para o próximo nó da árvore.

No seu exemplo, com ( x1 = 0.6 ), a árvore de decisão verifica a primeira condição no nó raiz. Se ( x1 ) for menor ou igual ao valor do limiar, a árvore segue para o nó à esquerda (representando geralmente a resposta “verdadeiro”).

Se ( x1 ) for maior, segue para o nó à direita (representando “falso”). Esse processo continua até que a árvore chegue a uma folha, que contém o valor de previsão para a instância.

Portanto, se a árvore de decisão determinou que para ( x1 = 0.6 ) o caminho levou a uma folha com o valor de previsão de 0.111, isso significa que todas as instâncias que seguem esse caminho na árvore terão esse valor como previsão.

Letra C) 0.111

Fonte: Copilot Microsoft

A primeira linha de cada nó funciona como uma guarda. É o que define se deve seguir pela direita ou esquerda.

Ao chegar nas folhas - nós sem ligação - se encontram os valores propriamente ditos.

MSE - É uma medida de margem de erro quadrática

Samples - É a quantidade de amostras que o programa usou para definir aquele determinado caminho

Percorrendo a árvore:

Primeiro nó, raiz:

X1, que é 0.6, é menor ou igual a 0.197 ?Verdadeiro (Esquerda) ou falso(Direita)

Falso. Logo seguimos a Direita

Segundo nó:

X1, que é 0.6, é menor ou igual a 0.772?Verdadeiro (Esquerda) ou Falso (Direita)

Verdadeiro, pois 0.6 é menor que 0.772

Aí sim chegamos dentro do nó final, que tem o valor 0.111, que é a resposta.