关于决策树的说法中正确的是（ ）
A: 决策树算法的基础是二叉树，但不是所有的决策树都是二叉树，还有可能是多叉树
B: 常见的决策树剪枝有先剪枝和后剪枝
C: 决策树使用训练数据集进行预测，通过结果比对评估决策树模型
D: 决策树中包含根节点、分裂节点和叶节点
A: 决策树算法的基础是二叉树，但不是所有的决策树都是二叉树，还有可能是多叉树
B: 常见的决策树剪枝有先剪枝和后剪枝
C: 决策树使用训练数据集进行预测，通过结果比对评估决策树模型
D: 决策树中包含根节点、分裂节点和叶节点
A
举一反三
- 关于决策树的叙述中，错误的是（） A: 决策树就是利用树型模型来描述决策分析问题，并直接在决策树图上进行决策分析的一种方法 B: 在决策树中，节点包括决策节点、状态节点和结果节点 C: 在决策树中，决策准则只能是益损期望值 D: 需要经过多级决策才能完成的决策，可以用多级决策树来表示
- 下列关于决策树的表述中，错误的是 （ ） A: 决策树算法的基础是二叉树，但不是所有的决策树都是二叉树 B: 后剪枝就是决策树建好之后，再对整个树进行剪枝操作 C: 先剪枝就是在构建决策树的过程中进行剪枝 D: 决策树在构建过程中需要对分裂属性进行分裂，但是不需要删除已经选过的分裂属性
- 下列关于决策树剪枝的论述不正确的是 A: 决策树剪枝主要是防止欠拟合 B: 决策树算法会产生层数太多，节点数过多的树，因此需要对树进行剪枝处理 C: 预剪枝会依据节点的不纯度设置阈值从而决定是否分裂 D: 后剪枝使用自定义的整体损失函数衡量决策树的优劣，对比剪枝前后的决策树决定是否实施剪枝操作
- 后剪枝是在决策树生长完成之后，对树进行剪枝。
- 哈夫曼树又称为（）。 A: 决策树 B: 二叉判定树 C: 二叉排序树 D: 最优二叉树
内容
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决策树的分类基于（） A: 最大相似性 B: 最大差异性 C: 二分树 D: 八叉树
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决策树法是用树型图的形式进行决策的方法。决策树的构成要素包括()。 A: 决策点 B: 方案枝 C: 状态点 D: 状态枝
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决策树的剪枝是为了防止树的过拟合，增强其泛化能力。包括预剪枝和后剪枝。（ ）
- 3
决策树法是用树型图的形式进行决策的方法。决策树的构成要素包括（） A: 决策结点 B: 方案枝 C: 状态结点 D: 概率枝 E: 结果点
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关于决策树剪枝操作正确的描述是： A: 从中间节点开始 B: 从叶节点开始 C: 有助于保持树的平衡 D: 可以有效降低训练误差