多项选择题

关于统计机器学习中的决策树，以下哪项描述是不正确的有？（）

A.决策树是一种基于规则的方法，通过寻找最具区分度的特征来进行分类或回归
B.决策树的结果是不确定的，因为它依赖于训练数据的随机性。
C.决策树无法处理非线性关系的数据。
D.决策树在处理复杂问题时，其结构会变得过于复杂，导致过拟合。
答案解析：决策树是一种基于规则的方法，通过寻找最具区分度的特征来进行分类或回归。因此，选项A正确，而其他选项存在不准确或片面的描述。

你可能感兴趣的试题

单项选择题

统计机器学习中的核心任务之一，就是在高维空间中构造平面，将正反样本划分开，从而学习到如何分类。这句话是否正确？（）

A.正确
B.错误
答案解析：统计机器学习确实致力于从数据中学习模式，其中一项核心任务是在特征空间（通常为高维空间）中找到一个决策边界（如超平面），该边界能有效地将不同类别的样本分开。这种分类方法是许多监督学习算法的基础，比如支持向量机（SVM）就通过寻找最大间隔的超平面来实现分类。

多项选择题

关于统计机器学习中的数据计算，以下哪种说法是不正确的？（）

A.统计机器学习只需要大量的数据进行训练，不需要进行数据的预处理。
B.在数据计算过程中，特征的选择对模型的性能没有影响。
C、数据计算的过程中会涉及到数据的清洗、特征工程等步骤。
D、统计机器学习模型一旦训练完成，就不能再进行调整和优化。
答案解析：在统计机器学习的数据计算过程中，会涉及到数据的清洗、特征工程等步骤，这些步骤对模型的性能有重要影响。