决策树是一种基于树形结构的预测模型，每一个树形分叉代表一个分类条件，叶子节点代表最终的分类结果。（ ）
选项：
A:对
B:错
发布时间：2024-06-06 16:42:33
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决策树是一种基于树形结构的预测模型，每一个树形分叉代表一个分类条件，叶子节点代表最终的分类结果。（ ）
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- 2.( )决策树是一种基于树形结构的预测模型,每一个树形分叉代表一个分类条件,叶子节点代表最终的分类结果,其优点在于易于实现,决策时间短,并且适合处理 非数值型数据。
- 3.决策树是一种基于树形结构的预测模型,每一个树形分叉代表一个分类条件,叶子节点代表最终的分类结果,其优点在于易于实现,决策时间短,并且适合处理非数值型数据。
- 4.决策树是一种基于树形结构的预测模型，每一个树形分叉代表一个分类条件，叶子节点代表最终的分类结果，其优点在于易于实现，决策时间短，并且适合处理非数值型数据。 选项： A:正确; B:错误
- 5.【判断题】决策树是一种基于树形结构的预测模型,每一个树形分叉代表一个分类条件,叶子节点代表最终的分类结果,其优点在于易于实现,决策时间短,并且适合处理非数值型数据。 A. 对 B. 错
- 6.决策树是一种基于树形结构的预测模型,每一个树形分叉代表一个分类条件,叶子节点代表最终的分类结果,其优点在于易于实现,决策时间短,并且适合处理非数值型数据。 选项： A:正确 B:错误
- 7.决策树是一种基于树形结构的预测模型,每一个树形分叉代表一个分类条件,叶子节点代表最终的分类结果,其优点在于易于实现,决策时间短,并且适合处理非数值型数据。( ) 选项：A、正确B、错误
- 8.决策树是一种基于树形结构的预测模型，每一个树形分叉代表一个分类条件，叶子节点代表最终的分类结果，其优点在于易于实现，决策时间短，并且适合处理非数值型数据。( )A.正确B.错误
- 9.决策树是一种基于树形结构的预测模型，每一个树形分叉代表一个分类条件，叶子节点代表最终的分类结果，其优点在于易于实现，决策时间短，并且适合处理非数值型数据。( )A.正确B.错误
- 10.2424.决策树是一种基于树形结构的预测模型,每一个树形分叉代表一个分类条件,叶子节点代表最终的分类结果,其优点在于易于实现,决策时间短,并且适合处理非数值型数据。 选项： A:A.正确 B:B.错误
- 11.(判断题)决策树是一种基于树形结构的预测模型,每一个树形分叉代表一个分类条件,叶子节点代表最终的分类结果,其优点在于易于实现,决策时间短,并且适合处理非数值型数据。( ) 选项： A:正确 B:错误
- 12. （ ）算法用树的结构来构建分类模型，每个节点代表着一个属性，根据属性的划分，进入这个节点的子节点直至叶子节点，每个叶子节点都代表一定的类别，从而达到分类的目的。 选项： A:逻辑回归 B:集成 C:决策树 D:梯度提升
- 13.在决策树算法中，每个内部节点代表一个特征，每个叶子节点代表一个分类标签。
- 14.关于决策树,以下说法正确的是A.()决策树是一棵二叉树。()B.()决策树的非叶子节点表示在一个属性上的测试。()C.()决策树的叶子节点存放一个类标号，表示分类的结果。()D.()决策树越复杂，则分类越准确
- 15.用决策树训练一个分类器模型，树的每个叶子结点代表了（）信息 选项： A、样本数量 B、变量数量 C、分类标签 D、无实际意义
- 16.决策树的核心思想是通过训练一组杂乱无章的数据推理出一种树形的分类规则，在构造决策树的过程中建立分类模型选项： A:正确; B:错误
