题目内容
（请给出正确答案）
A.召回率
B.准确率
C.决策树规则的数目
D.ROC曲线下的面积AUC
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A. 决策树是用图形方式描述正在考虑中的某项决策及选择这个或那个备选方案的潜在后果
B. 决策树分析是一种风险工具，可用来选择最适当的应对策略
C. 它主要是一种用于定性分析风险分析的图形技术，通常不用于定量分析风险分析
D. 决策树分析利用预期货币价值分析来帮助组织识别各种备选方案的相对价值
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。
A、随机森林是一种集成算法，可以使用CART等基学习器提高分类的性能。
B、类似装袋法的样本抽样方法，保证每棵树的学习样本集的多样性。
C、每颗树都是从属性集随机抽取一定数目的属性作为候选的特征。
D、随机森林训练后只需选择性能最好的树最为预测模型。
A、决策树是一种确定分类特征的方法，通过多种不同的分支方法确定属性的重要性。
B、决策树可以转化为规则的形式，这样利于计算机处理。
C、决策树一般越复杂性能越好
D、过拟合可能导致决策树训练失败，难以达到使用要求。
A、作为决策树分支属性的选择方法，信息增益的效果不如Gini指数。
B、一般而言，分类算法准确率提高，召回率就会下降，因此可以使用F1值作为评价分类算法的综合评价指标。
C、k折交叉校验中的k可以通过实验确定合理的值，常用取10。
D、对于同一个训练样本集，不同的决策树算法可能得到不同的决策树模型，模型的好坏可以比较检验样本的评价指标确定。
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