决策树中每个非叶子结点表示对分类目标的某个属性上的一个判断()。

决策树中每个非叶子结点表示对分类目标的某个属性上的一个判断（）A. 对B. 错

1.单选题 决策树中每个叶子结点表示一种分类结果（）A. 对B. 错

决策树是一种用于分类和回归任务的非参数监督学习算法,其中每个内部节点表示一个属性上的判断,每个分支代表一个判断结果的输出,最后每个叶节点代表一种分类结果。如果在

[单选题]决策树中一般不包含（）结点。A . 根结点B . 内部结点C . 外部结点D . 叶结点

[单选题]在决策树方法中，“○”表示（　）。A.决策点B.机会点C.结果点D.方案数

[单选题]在决策树方法中，“△”表示（　）。A.决策点B.机会点C.结果点D.概率点

[填空题] 决策树由决策点、机会结点（）和（）组成。

在决策树建立过程中，使用一个属性对某个结点对应的数集合进行划分后,结果具有高信息熵(highentropy),对结果的描述,最贴切的是()。A. 纯度高B. 纯

[单选题]在决策树方法中，圆圈表示（）。A . 决策点B . 机会点C . 结果点D . 方案数

[判断题]决策树是一种基于树形构造的预测模型，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