在决策树中，随着树中结点数变得太大，即使模型的训练误差还在继续减低，但是检验误差开始增大，这是出现了模型拟合不足的问题。
训练决策树模型,属性节点的分裂,具有最大信息增益的图是下图的哪一个()A.OutlookB.HumidityC.WindyD.Temperature
点击查看答案
以下描述错误的是?( )ASVM是这样一个分类器，他寻找具有最小边缘的超平面，因此它也经常被称为最小边缘分类器(minimalmarginclassifier)B在聚类分析中，簇内的相似性越大，簇间的差别越大，聚类的效果越好C在决策树中，随着树中节点变得太大，即使模型的训练误差还在继续减低，但是检验误差开始增大，这是出现了模型拟合不足的问题D聚类分析可以看做是一种非监督的分类
关于模型分析的正确说法是A．目前常用的有决策树模型和Markov模型B．目前常用的有决策树模型和RCT模型C．具有研究经费较少的优点D．所用的数据多为他人的或先前的研究结果E．具有研究期较短的优点
关于决策树的叙述中，错误的是（）A、决策树就是利用树型模型来描述决策分析问题，并直接在决策树图上进行决策分析的一种方法B、在决策树中，节点包括决策节点、状态节点和结果节点C、在决策树中，决策准则只能是益损期望值D、需要经过多级决策才能完成的决策，可以用多级决策树来表示
关于树的概念，叙述不正确的是（）A、树中的线数等于点数减1B、树中再添一条连线后必定含圈C、树中删去一条连线后不连通D、树中两点之间的通路可能不唯一
关于树的概念，以下叙述（）正确。A、树中的边数等于点数减1B、树中再添一条边后必含圈C、树中删去一条边后必不连通D、树中两点之间的通路可能不唯一
任一树中的（）数必定是它的点数减1
