题目内容
（请给出正确答案）
A.决策树的构建是一种自下向上的归纳过程
B.决策树是一种树形结构，每个节点表示在某个属性上的测试
C.决策树的构建是种自顶向下的递归过程
D.决策树的每个分支表示一个测试输出，叶子节点表示一种类别
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A.冗余属性不会对决策树的准确率造成不利的影响
B.子树可能在决策树中重复多次
C.决策树算法对于噪声的干扰非常敏感
D.寻找最佳决策树是NP完全问题
A.冗余属性不会对决策树的准确率造成不利的影响
B.子树可能在决策树中重复多次
C.决策树算法对于噪声的干扰非常敏感
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A.随机森林中的基分类器通常是CART决策树
B.agging方法得到的分类器对于噪声数据和过拟合问题更具健壮性
C.Boosting可将弱学习器提升为强学习器
D.Stacking的结果由最初的学习器决定
A.冗余属性不会对决策树的准确率造成不利的影响
B.子树可能在决策树中重复多次
C.决策树算法对于噪声的干扰非常敏感
D.寻找最佳决策树是NP完全问题
A.随机森林由若干决策树构成，决策树之间存在关联性。
B.随机森林学习过程分为选择样本，选择特征，构建决策树、投票四个部分。
C.随机森林算法容易陷入过拟合。
D.随机森林构建决策树时，是无放回的选取训练数据。
A.决策树在构建节点时选择一个特征，并根据这个特征不同的特征值将数据划分为不同的子集
B.决策树可能存在某个分支下面的数据是零条的情况
C.决策树同一个节点的分支是无序的
D.决策树的特征值可以是离散值
A.各基分类器之间有较强依赖，不可以进行并行训练
B.最著名的算法之一是基于决策树基分类器的随机森林
C.当训练样本数量较少时，子集之间可能有重叠
D.为了让基分类器之间互相独立，需要将训练集分为若干子集
