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决策树是一种简单,可解释性强的机器学习模型,关于决策树及其在聚类事后分析中的应用,以下哪些说法是正确的?
A. 决策树属于有监督学习算法
B. 决策树可用于对聚类结果进行事后解释
C. CART决策树采用信息增益划分属性
D. 决策树的根结点代表分类中影响最大的属性
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选项A正确:材料明确指出决策树属于有监督学习算法(如分类任务中的股票抗跌性判断)。选项B正确:材料提到本章通过决策树图对kmeans聚类结果进行解释,属于聚类事后分析的应用场景。选项C错误:CART决策树基于基尼系数划分属性,而非信息增益;信息增益是ID3算法的核心指标。选项D正确:材料中示例的根结点(如“大盘股”)是对分类结果影响最大的属性,符合决策树根结点的定义。