决策树除了ID3算法，还有另一个著名算法CART。关于这两种算法，正确的说法是：
A: ID3算法能用于回归问题，不能用于分类问题
B: ID3算法既能用于分类问题，又能用于回归问题
C: CART算法既能用于分类问题，又能用于回归问题
D: CART算法能用于回归问题，不能用于分类问题
A: ID3算法能用于回归问题，不能用于分类问题
B: ID3算法既能用于分类问题，又能用于回归问题
C: CART算法既能用于分类问题，又能用于回归问题
D: CART算法能用于回归问题，不能用于分类问题
C
举一反三
内容
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凡是能用算法方法解决的问题也一定能用图灵机解决; 凡是图灵机解决不了的问题任何算法也解决不了
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凡是能用算法方法解决的问题也一定能用图灵机解决
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关于CART算法，错误的是( )。 A: 可以处理样本不平衡问题 B: CART 分类树采用基尼系数的大小来度量特征的各个划分点 C: CART算法既可以处理分类问题，也可以处理回归问题 D: CART算法采用信息增益率的大小来度量特征的各个划分点
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关于CART算法,错误的是( )。 A: 可以处理样本不平衡问题 B: CART分类树采用基尼系数的大小来度量特征的各个划分点 C: CART算法既可以处理分类问题,也可以处理回归问题 D: CART算法采用信息增益率的大小来度量特征的各个划分点
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下面关于分类和回归的说法中，正确 的是： A: 回归通常用于连续变量预测，分类一般用于离散变量预测。 B: 分类和回归的区别在于输出变量的类型，因此分类和回归问题不能相互转换，并且同时构成了两大类常见机器学习任务 C: 评价分类和回归方法可以使用同样的命中准确度指标 D: 决策树算法是分类算法而不是回归算法