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决策树学习是一种逼近离散值目标函数的方法,学习到的函数被表示为一棵决策树。(判断)

提问人:网友lizhizizi 发布时间:2022-01-07
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决策树是一种表示知识的方法,它属于逻辑表示法。()

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第2题
数据插值方法是一种函数逼近的方法,所以存在一个整体的逼近函数。
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第3题
回归预测的目标函数是离散值,分类预测的目标函数是连续值。(判断)
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第4题
关于决策树,说法有误的是()。
关于决策树,说法有误的是()。

A、规则归纳问题,适合用决策树来表示

B、决策树算法是无监督学习

C、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

D、属性在决策树中的位置不同,决策树的效率是不同的

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第5题
当给定新的训练数据时,这些算法重构从先前训练数据学习得到的决策树,或从头开始学习一棵新树()
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第6题
决策树学习是无监督学习
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第7题
利用决策树方法决策的步骤主要有

A.确定决策目标

B.绘制决策树

C.计算损益值

D.剪枝决策

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第8题
决策树中的估值函数就是对每一个局面给出一个评价分数
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第9题
决策树属于监督学习算法。
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