對於決策樹(Decision Tree)機器學習演算法，下列何者有誤？
A決策樹最末端葉面點(Leaves)是標示資料分類別的結果
B決策樹中間的點是提供資料分類時特徵值的判斷
C決策樹的分類需要將所有訓練資料集的資料正確分類正確答案
D隨機樹叢(Random Forest)演算法是整合多個小決策樹來進行資料分類
答案與詳解
為什麼答案是 C
若強制讓決策樹正確分類所有訓練資料，會導致過度擬合(Overfitting)，泛化能力下降。實務上透過剪枝(Pruning)或設定最大深度來避免此問題，因此「需要」一詞錯誤。
考點：葉節點功能考點：內部節點功能考點：過度擬合/剪枝考點：隨機森林原理
載入中…
