Considere um problema de classificação binária onde deseja-se prever se um cliente comprará ou não um determinado produto, com base em características como idade, renda e histórico de compras. Em relação aos algoritmos de Machine Learning a seguir, assinale a alternativa que apresenta o algoritmo mais adequado para começar a abordagem desse problema de forma interpretável e eficiente em termos computacionais.

As Árvores de Decisão são algoritmos de aprendizagem supervisionada usados para classificação e regressão, modelando decisões com base em regras derivadas dos dados. Elas são amplamente utilizadas em diversas áreas, como saúde, finanças e análise de risco.
Como exemplo, considere a Árvore de Decisão (fictícia), a seguir, que classifica pacientes com base no risco de ter um infarto. As decisões são feitas com base em três critérios: idade, peso e se é fumante, ou não.




Em relação ao funcionamento das Árvores de Decisão, assinale a alternativa que descreve seu princípio de operação e comportamento na modelagem de dados.