题目内容
（请给出正确答案）
[单选题]
关于决策树的说法是正确的是（)
A.子树在决策树中是唯一的
B.决策树算法对于噪声的干扰非常敏感
C.决策树算法对中间值的缺失敏感
D.冗余属性不会对决策树的准确率造成不利的影响
提问人：网友罗琼
发布时间：2022-01-07
如搜索结果不匹配，请 
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，只有一个决策树可以将其完美分开
D．对于某一个数据集，可以生成多个决策树
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第2题
下列关于决策标准，决策树的说法正确的是（）
A. 决策树是在不确定条件下进行决策的一种方法
B. 决策树和贝叶斯标准都可以用在风险的条件下决策
C. 期望利润标准就是现实主义决策标准
D. 乐观主义决策标准和保守主义者的决策标准应用于同一决策问题时的答案往往是一致的
第3题
关于决策树，说法有误的是：
A、决策树算法是无监督学习
B、规则归纳问题，适合用决策树来表示
C、属性在决策树中的位置不同，决策树的效率是不同的
D、如果根据一个属性做判断，样本仍然有若干种情况，则该属性不应该出现在决策早期
第4题
关于期望值方法和决策树,正确的说法有()。
A.决策树很易懂
B.期望值方法是一种计量决策方法
C.决策树是期望值方法的一种方法
D.决策树很直观
E.采用期望值法主要是为了减少结果的不可靠性
第5题
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。
第6题
有关决策树与特征工程的关系，以下说法错误的是？
A、决策树可以得到对分类重要的属性，因此可以作为分类特征获取的一种方法。
B、如果要了解影响签署合同快慢的主要因素，可以使用决策树算法。
C、决策树获得的特征可以作为其他算法（例如回归算法的自变量）输入的依据。
D、决策树获得的特征是区分不同类别的最优特征。
第7题
卷积神经网络的一个特点是“参数共享”。下面关于“参数共享”的哪种说法是正确的？
A、如果参数较多，则容易导致过拟合。而减少参数有助于避免过拟合
B、参数共享的优势是通过一个任务上学习到的参数可以直接应用到另外一个任务上
C、可以允许一个特征检测器在整个输入图像的不同位置使用，即可以把参数看成是卷积提取特征的方式，该方式与位置无关
D、参数越多，才能避免过拟合，减少参数容易导致过拟合
