决策树的根节点都是分类的条件，叶节点是
A: 分类的类别
B: 分类的情况
C: 分类的属性
D: 分类的方法
A: 分类的类别
B: 分类的情况
C: 分类的属性
D: 分类的方法
举一反三
- 决策树的根节点都是分类的条件，叶节点是
- 在数据分析与挖掘方法中，对于有关决策树分类的描述中，错误的是（ ）。 A: 树的叶节点代表某个类别值 B: 树的非叶节点代表某个一般属性（非类别属性）的一个测试，测试的输出构成该非叶节点的多个分支。 C: Random Forest不属于决策树学习算法 D: 从根节点到叶节点的一条路径可形成一条分类规则
- 对决策树分类,以下说法错误的是:____ A: 决策树由一个根节点、一系列内部节点及终极节点组成 B: 决策树分类可利用地物的几何特性进行分类 C: 决策树分类的最小单元只能是一个个影像对象,不能是像素 D: 决策树分类的适用数据源是多源数据
- 决策树中的叶节点对应于决策树结果，其他节点对应于( )。 A: 属性测试 B: 学习测试 C: 学习测试 D: 分类测试
- 以下关于决策树的说法正确的是： A: 决策树中有节点和叶。 B: 每个节点可看做一个条件分支。 C: 树顶端第一个节点称为根节点，根节点对于分类的重要性最高。 D: 构建决策树时，选择节点的特征和划分的依据是使数据纯度提升最多的特征和划分。