决策树是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个（）上的测试，每个分支代表一个测试（），每个叶节点代表一种（）。
A: 属性、输出、类别
B: 输出、类别、属性
C: 属性、类别、输出
D: 类别、输出、属性
A: 属性、输出、类别
B: 输出、类别、属性
C: 属性、类别、输出
D: 类别、输出、属性
举一反三
- 决策树上每个非叶节点表示的是() A: 特征属性在某个值域上的输出 B: 一个类别 C: 一个特征属性上的测试 D: 以上都不是
- 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
- 决策树中，每个叶节点表示在一个属性上的测试。
- 关于决策树算法的描述正确的是（ ）。 A: 决策树可以看成一个If-then规则的集合。 B: 在决策树算法中，每个内部结点表示在一个特征或属性；每个分支代表这个特征或属性在某个值域上的输出；每个叶结点代表一种类别。 C: 决策树剪枝的目的是为了降低决策树算法的过拟合 D: 在决策树的各个结点上以信息增益为准则，选择划分后信息增益最大的属性作为划分属性，递归地构建决策树。
- 关于决策树算法的描述正确的是（）。 A: 决策树剪枝的目的是为了降低决策树算法的过拟合 B: 决策树可以看成一个If-then规则的集合。 C: 在决策树的各个结点上以信息增益为准则，选择划分后信息增益最大的属性作为划分属性，递归地构建决策树。 D: 在决策树算法中，每个内部结点表示在一个特征或属性；每个分支代表这个特征或属性在某个值域上的输出；每个叶结点代表一种类别。