46、以下关于决策树的描述中，哪些选项是正确的？ 口A.决策树每个非叶节点表示一个特征属性上的测试，每个分支代表这个特征属性在某个值域上的输出，而每个叶节点存放一个类别。 口B.决策树最重要的是决策树的构造，所调决策树的构造就是进行属性选择度量确定各个特征届性之间的拓扑结构。 口C.决策树中除了根节点之外的其它节点统称为叶子节点。

以下描述中，正确的选项是：

A. 决策树每个非叶节点表示一个特征属性上的测试，每个分支代表这个特征属性在某个值域上的输出，而每个叶节点存放一个类别。

B. 决策树最重要的是决策树的构造，所谓决策树的构造就是进行属性选择度量确定各个特征属性之间的拓扑结构，这个描述不太准确，决策树的构造指的是选择合适的特征属性进行节点的划分，而不是确定特征属性之间的拓扑结构。

C. 决策树中除了根节点之外的其它节点统称为内部节点，而不是叶子节点。叶子节点是指没有子节点的节点，存放着一个类别标记。

相关问题

2.决策树可以看成一种树形的预测模型，树的每个分支都是一个分类问题，树叶节点是具有分类的数据累加吗

决策树确实可以看成一种树形的预测模型，其中每个分支代表一个属性或特征，每个叶节点代表一个分类结果。在决策树的生成过程中，通过对数据集进行分裂，不断生成新的分支和叶节点，直到满足预设的停止条件。

对于每个叶节点，它是由一组具有相同分类的数据集合组成的，也就是说，决策树的每个叶节点都是一个数据集合的分类结果。当使用决策树进行预测时，将待预测的数据从根节点开始，沿着树的分支逐步向下，最终到达一个叶节点，将该节点所代表的分类结果作为预测结果。因此，可以说叶节点是具有分类的数据累加的结果。

如何得到决策树每个叶节点的类别计数python代码

以下是获取决策树每个叶节点类别计数的Python代码示例：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier, export_graphviz

# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()

# 构建决策树模型
clf = DecisionTreeClassifier()
clf.fit(iris.data, iris.target)

# 导出决策树结构到dot文件中
export_graphviz(clf, out_file='tree.dot', feature_names=iris.feature_names)

# 打开tree.dot文件，找到每个叶节点的编号
# 计算每个叶节点每个类别的样本数量
n_nodes = clf.tree_.node_count
node_indicator = clf.predict(iris.data).astype(int)
counts = {i: [0, 0, 0] for i in range(n_nodes)}

for i in range(len(node_indicator)):
    node = node_indicator[i]
    count = counts[node]
    count[iris.target[i]] += 1

for node in range(n_nodes):
    if clf.tree_.children_left[node] == -1:
        count = counts[node]
        print(f"Node {node}: {count}")

注意：此代码仅供学习参考，实际使用时需要根据具体数据集和决策树模型进行修改。