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决策树连续属性非监督离散化的常用方法有以下哪些方法()
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决策树连续属性非监督离散化的常用方法有以下哪些方法()
A. 聚类离散化
B. 等宽离散化
C. 最大信息增益率离散化
D. 等频离散化
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决策树是机器学习中比较常用的有监督学习的分类方法,其中常用的是C5.0;()
决策树法属于()方法
决策树分析方法通常用决策树图表进行分析,很据下表的决策树分析法计算,图中机会节点的预期收益EMV分别是$90和$( )(单位:万元)
(2017年真题) 投资决策方法中的决策树法,常用于解决()决策的问题。
以下哪些算法属于决策树()
决策树的缺点有哪些( )
决策树是( )方法的一种
决策树是()方法的一种
决策树法是______决策常用的方法。决策树法是指借助树形分析图,根据各种自然状态出现的____及方案预期____,计算与比较各方案的______,从而抉择最优方案的方法。
有关决策树的分类方法正确的是哪个?
决策树中通常用方框代表()。
决策树属于无监督学习()
应用决策树分析一个决策问题,常用的分析框架包括构造决策问题、构造决策树,以及()。
ID3算法是决策树方法的早期代表()
决策树方法中用用圆圈“○”表示机会节点,表示决策者()的。
决策树法中,决策树的根基是()
随机森林中可以采用各种决策树算法,常见的决策树算法有()。
什么是决策树? 决策树的最佳用途是什么? 决策树分为哪两种树?
决策树是直接运用( )的一种方法。
风险型决策可采用现金流量表、决策树等方法。
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