决策树中的叶节点对应于决策树结果，其他节点对应于( )。
A: 属性测试
B: 学习测试
C: 学习测试
D: 分类测试
A: 属性测试
B: 学习测试
C: 学习测试
D: 分类测试
A
举一反三
- 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。
- 决策树的决策过程是从根节点出发,测试不同的特征属性,按照结果的不同选择分支,最终转到某一叶子节点,获得分类结果。
- 决策树学习中，ID3算法的核心问题是在当前节点应该选取哪一个属性作为当前测试属性（ ）
- 决策树的根节点或中间节点（非叶子节点）表示在一个属性上的测试。（）
内容
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关于决策树的叙述中，错误的是（） A: 决策树就是利用树型模型来描述决策分析问题，并直接在决策树图上进行决策分析的一种方法 B: 在决策树中，节点包括决策节点、状态节点和结果节点 C: 在决策树中，决策准则只能是益损期望值 D: 需要经过多级决策才能完成的决策，可以用多级决策树来表示
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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
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决策树模型中，决策过程中提出的每个判定问题都是对某个属性的“测试”，每个“测试”考虑的范围，不必限定在上次决策结果的范围之内。
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一个决策树通常包括测试节点、分支、叶子三个要素
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决策树的决策结果存放在上（） A: 根节点 B: 内部节点 C: 外部节点 D: 叶节点