有关决策树的分类方法正确的是( )。 A. 决策树可用于确定相似的样本 B. 决策树可以用于发现多种样本的特征 C. 决策树结构越复杂越有效 D. 决策树不能确定对决策属性起重要影响的变量

正确答案是B。决策树是一种基于树结构的机器学习算法，可以用于分类和回归问题。决策树的每个节点代表一个特征属性，每个分支代表这个特征属性可能的取值，而每个叶子节点代表一个分类或回归结果。决策树的构建过程就是选择最优的特征属性进行划分的过程，以达到分类或回归的目的。因此，决策树可以用于发现多种样本的特征。

相关问题

有关决策树的分类方法正确的是( )。 A 决策树可以用于发现多种样本的特征 B 决策树不能确定对决策属性起重要影响的变量 C 决策树结构越复杂越有效 D 决策树可用于确定相似的样本

正确答案是A。决策树是一种基于树结构的机器学习算法，可以用于分类和回归分析。决策树通过对数据进行分析，找到最能区分不同类别的特征，从而构建出一棵树形结构，用于预测新的数据。因此，决策树可以用于发现多种样本的特征。B选项不正确，因为决策树可以通过计算信息增益或基尼指数等方法确定对决策属性起重要影响的变量。C选项不正确，因为决策树结构越复杂，越容易出现过拟合的情况，导致模型泛化能力下降。D选项不正确，因为决策树主要用于分类和回归分析，而不是确定相似的样本。

1. 决策树分类与决策树回归的异同

决策树分类和决策树回归是两种不同的决策树应用。它们的异同点如下：

1. 相同点：决策树分类和决策树回归都是基于树结构的机器学习算法，都是通过对数据进行分析和学习，构建出一棵决策树，用于预测新的数据。

2. 不同点：决策树分类和决策树回归的主要区别在于它们的输出结果不同。决策树分类的输出结果是一个类别标签，而决策树回归的输出结果是一个连续的数值。

举个例子，如果我们使用决策树分类来预测一个人是否会购买某个产品，那么输出结果只有两种可能，即“是”或“否”；而如果我们使用决策树回归来预测一个人购买某个产品的金额，那么输出结果可能是任何一个数值。

因此，决策树分类和决策树回归在应用场景上有所不同，需要根据具体的问题选择合适的算法。