以下关于决策树原理介绍错误的有 ( )。

A.决策树不要求样本集的各个维度的特征具有同质性

B.一般无法用基于距离的指标来衡量样本集划分结果的紧致性

C.一般不采用熵的概念来度量每个子样本集的纯度

D.决策树是有监督学习方法

A.一般不采用熵的概念来度量每个子样本集的纯度

B.决策树不要求样本集的各个维度的特征具有同质性

C.一般无法用基于距离的指标来衡量样本集划分结果的紧致性

D.决策树是有监督学习方法

A.分类器的构造方法有统计方法、机器学习方法、神经网络方法等

B.有三种分类器评价或比较尺度：预测准确度、计算复杂度、模型描述的简洁度

C.统计方法包括决策树法和规则归纳法

D.神经网络方法主要是BP算法

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.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

A.自下向上递归方式构造决策树

B.有监督的算法

C.非参数学习算法

D.生成的分类规则易于理解

A.可以转化为决策规则

B.对新样本起到分类预测的作用

C.决策树的深度越大越好

D.决策树的算法和神经网络的原理不一样

A.可以用效用衡量人们对某些事物的主观意识、态度、偏爱和倾向等

B.效用值是一个绝对指标

C.通常的效用曲线的作法是采用心理测试法

D.可以使用决策树求解

A.风险型决策有明确的目标

B.有一个确定的可行方案

C.决策者难以估算出不同自然状态下的概率

D.决策树法是其常用的决策方法

A.产品介绍重点就是把卖点全部介绍清楚

B.介绍产品的时候，如果相关案例，效果会更好

C.产品介绍一定要接合客户的需求有针对性的介绍

D.给不同客户介绍产品的时候，侧重点应该不一样

A.后果用三角形表示，且应在三角形后表明相应的后果值。

B.机会枝右端只能接后果，不能接选择点或机会点。

C.一般来讲，决策树图用方框来代表选择点（在此点，决策人有控制权）。

D.决策树可以表达随机决策问题中的不确定性。