决策树方法以树的生长过程中的不断分支来表示事件发生的各种可能性，以分支和修剪来进行决策。（)

决策树的结点不包括（)A、决策结点B、状态结点C、结局结点D、分支结点

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决策树的计算分析过程是（)。

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树型目录结构的第一级称为目录树的（）。A.分支节点B.根节点C.叶节点D.终节点

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一棵哈夫曼树的带权（外部)路径长度等于其中所有分支结点的权值之和。（)

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一棵二叉树的叶结点（终端结点)数为5，单分支结点数为2，该树共有11个结点。（)

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树型目录结构的第一级称为目录树的()。A.分支节点B.根节点C.叶节点D.终节点

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随机森林是Bagging的一个扩展变体 在以决策树为基学习器构建Bagging集成的基础上 进一步在决策树的训练过程中引入了随机属性选择。()

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