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在Python中使用`graphviz`或`matplotlib`绘制决策树可视化图时，我们通常会看到节点中显示类似 `samples=100, value=[60, 40], class=Setosa` 的信息。关于这些可视化信息的含义，下列说法错误的是：

A. `samples`表示落入该节点的样本总数。

B. `value`数组表示该节点中属于各个类别的样本数量，数组之和等于samples。

C. `class`表示该节点中样本数量最多的类别，通常也是该节点作为叶节点时的预测输出。

D. 节点的颜色深浅通常与该节点的`samples`数量成正比，样本越多颜色越深，与纯度无关。

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选项D错误。在常见的决策树可视化（如sklearn导出图）中，节点的颜色深浅通常代表纯度（或主要类别的占比），颜色越纯（深）表示该节点中某一类样本占比越高，而不是代表样本数量（samples）的多少。A、B、C均为可视化图中标准的参数含义。