高校邦: 决策树分类器的构造不需要任何领域知识或参数设置，因此适合于（ ）
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高校邦: 决策树分类器的构造不需要任何领域知识或参数设置，因此适合于（ ）
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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（）
A.按照正确率分配不同的权值 B.按照错误率分配不同的权值 C.相同 D.不同
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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（）。
A.确定不确定事件及每个可能结果的概率 B.确定决策树最终分枝的数值 C.利用回溯方法求解决策树，确定最优策略的EMV D.完成灵敏度分析
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构建决策树模型需要的主要参数是
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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（）
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如何用决策树进行分类？
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如何用决策树进行分类
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下列步骤属于决策树的构造过程的是（）
A.计算样本之间的距离 B.计算单个特征的信息增益 C.计算样本的分布函数 D.计算样本各类占整体样本的比率
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作为一种分类器，决策树模型的主要优点是：
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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
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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？
中国大学MOOC: 根据利用先验知识的顺序不同，遥感分类可以被划分为监督分类与决策树分类。
有关决策树的分类方法正确的是哪个？
决策树
决策树()。
决策树是决策
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决策树决策法是（ ）。
决策树决策法是（）
以下不需要任何参数的函数是（）
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（）。
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
决策树技术属于（）。
决策树（decision tree）
决策树法属于（ ）
决策树不包括
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（）
决策树又叫判定树，它不包括（）
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