想在大数据集上训练决策树, 为了使用较少时间，可以 （）。
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想在大数据集上训练决策树, 为了使用较少时间，可以 （）。
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我们想在大数据集上训练决策树,为了使用较少时间,我们可以()
A.增加树的深度 B.增加学习率(learnin grate) C.减少树的深度 D.减少树的数量
答案
如果在大型数据集上训练决策树。为了花费更少的时间来训练这个模型，下列哪种做法是正确的？
答案
决策树的输入为训练集，输出为以node为根结点的一棵决策树。()
A.正确 B.错误
答案
决策树的建立过程可以看成是数据规则的生成过程，因此可以认为，决策树实现了数据规则的，其输出结果也容易理解（）
A.层级化 B.可操作化 C.结构化 D.可视化
答案
随机森林中可以采用各种决策树算法，常见的决策树算法有（）。
答案
决策树法中，决策树的根基是()
A.决策结点 B.状态结点 C.概率枝 D.方案枝
答案
什么是决策树？ 决策树的最佳用途是什么？ 决策树分为哪两种树？
答案
决策树学习的算法通常是一个递归地选择最优特征，并根据该特征对训练数据进行分割，使得各个子数据集有一个最好的分类的过程，这一过程对应着特征空间的划分，也对应着决策树的构建。()
A.正确 B.错误
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决策树
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决策树()。
决策树是决策
决策树算法是一种（）数据挖掘算法
决策树决策法是（ ）。
决策树决策法是（）
使用决策树算法，必须满足以下要求（）
决策树是（ ??）决策的决策方法。
决策树是（）决策的决策方法
决策树属于（）种决策模型
CART决策树是分类效果最好的决策树，因此实际中应用特别广泛（）
决策树不包括
决策树（decision tree）
决策树技术属于（）。
决策树法属于（ ）
随机森林中需要构造多个决策树，这些决策树在算法决策分类过程中的作用（）
在适用决策树进行计量决策时，在淘汰方案的决策分枝上需要（）
应用决策树分析一个决策问题，常用的分析框架包括构造决策问题、构造决策树，以及（）。
决策树又叫判定树，它不包括（）
决策树的缺点是（）。
决策树的构成包括（）。
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