决策树算法只能处理具有离散特征属性的数据集，对于连续特征属性的数据集无能为力。
举一反三
- 决策树算法只能处理具有离散特征属性的数据集，对于连续特征属性的数据集无能为力。 A: 正确 B: 错误
- ID3算法只能对描述属性为离散型属性的数据集构造决策树。()
- 以下关于决策树的说法正确的是：（） A: 决策树越复杂，分类能力越强。 B: 在性能相同的情况下，通常选择能充分利用各种属性的决策树。 C: 对于某一个数据集只能生成一种决策树。 D: 对于某一个数据集，可以生成多个决策树。
- ID3决策树算法的不足之处有（ ） A: 只能处理离散分布特征 B: 没有考虑缺失值 C: 容易过拟合 D: 特征选择偏向高度分支属性
- 下面对C4.5决策树算法的描述错误的是： A: 只能处理连续属性。 B: 采用信息增益比作为分类能力的测算指标。 C: 能够处理具有缺失值的数据集。 D: 能够通过使用修剪技术避免过拟合。