题目内容
（请给出正确答案）
A.决策树越复杂，分类能力越强
B.在性能相同的情况下，通常选择能充分利用各种属性的决策树
C.对于某一个数据集，只有一个决策树可以将其完美分开
D.对于某一个数据集，可以生成多个决策树
参考答案
简答题官方参考答案
（由简答题聘请的专业题库老师提供的解答）
网友提供的答案
更多“以下关于决策树的说法正确的是（）”相关的问题
A. 决策树是在不确定条件下进行决策的一种方法
B. 决策树和贝叶斯标准都可以用在风险的条件下决策
C. 期望利润标准就是现实主义决策标准
D. 乐观主义决策标准和保守主义者的决策标准应用于同一决策问题时的答案往往是一致的
A、决策树算法是无监督学习
B、规则归纳问题，适合用决策树来表示
C、属性在决策树中的位置不同，决策树的效率是不同的
D、如果根据一个属性做判断，样本仍然有若干种情况，则该属性不应该出现在决策早期
A.决策树很易懂
B.期望值方法是一种计量决策方法
C.决策树是期望值方法的一种方法
D.决策树很直观
E.采用期望值法主要是为了减少结果的不可靠性
A、决策树越复杂，分类能力越强。
B、在性能相同的情况下，通常选择能充分利用各种属性的决策树。
C、对于某一个数据集只能生成一种决策树。
D、对于某一个数据集，可以生成多个决策树。
A、随机森林是一种集成算法，可以使用CART等基学习器提高分类的性能。
B、类似装袋法的样本抽样方法，保证每棵树的学习样本集的多样性。
C、每颗树都是从属性集随机抽取一定数目的属性作为候选的特征。
D、随机森林训练后只需选择性能最好的树最为预测模型。
A、决策树可以得到对分类重要的属性，因此可以作为分类特征获取的一种方法。
B、如果要了解影响签署合同快慢的主要因素，可以使用决策树算法。
C、决策树获得的特征可以作为其他算法（例如回归算法的自变量）输入的依据。
D、决策树获得的特征是区分不同类别的最优特征。
A、如果参数较多，则容易导致过拟合。而减少参数有助于避免过拟合
B、参数共享的优势是通过一个任务上学习到的参数可以直接应用到另外一个任务上
C、可以允许一个特征检测器在整个输入图像的不同位置使用，即可以把参数看成是卷积提取特征的方式，该方式与位置无关
D、参数越多，才能避免过拟合，减少参数容易导致过拟合
B．从作者的书法风格再一次品味文本的思想内涵
C．实现学生掌握书法技能的教学目标
D．引导学生学会鉴赏书法的技巧
此题为判断题(对，错)。
警告：系统检测到您的账号存在安全风险
为了保护您的账号安全，请在“简答题”公众号进行验证，点击“官网服务”-“账号验证”后输入验证码“”完成验证，验证成功后方可继续查看答案！
