有关决策树的说法哪个是错误的？（ ）
A: 可以转化为决策规则
B: 对新样本起到分类预测的作用
C: 决策树的深度越大越好
D: 决策树的算法和神经网络的原理不一样
A: 可以转化为决策规则
B: 对新样本起到分类预测的作用
C: 决策树的深度越大越好
D: 决策树的算法和神经网络的原理不一样
举一反三
- 以下决策树说法错误的是哪个（） A: 决策树的过拟合时因为树的深度比较大引起，因此可以限制分支的最小样本数或控制树的深度解决。 B: 决策树中没有出现的属性是对分类无用的。 C: 相对于神经网络，决策树可解释性好，而且训练效率高。 D: 决策树算法对样本的噪声非常敏感，少数噪声可能引起决策树的很大变化。
- 有关决策树的分类方法正确的是哪个？ A: 决策树可以用于发现各类样本的特征。 B: 决策树可用于确定相似的样本类比。 C: 决策树结构越复杂越有效。 D: 决策树不能确定对决策属性起重要影响的变量。
- 决策树是一种简单但是使用广泛的分类器，决策树的优点有？ A: 决策树仅有单一输出 B: 决策树模型可读性好，具有描述性，有助于人工分析 C: 效率高，决策树只需要一次构建，可以反复使用，每一次预测的最大计算次数不超过决策树的深度。 D: 如果决策属于多级决策，则决策树的中间可以有多个决策点，以决策树根部的决策点为最终决策方案。
- 有关决策树的分类方法正确的是？ A: 决策树不能确定对决策属性起重要影响的变量 B: 决策树可以用于发现多种样本的特征 C: 决策树可用于确定相似的样本 D: 决策树结构越复杂越有效
- 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