决策树分类的主要步骤有：（1）数据预处理；（2）模型优化：（3）数据分区；（4）数据预测；（5）模型评估；（6）模型训练。请将以上步骤按顺序排序（）

决策树的建立过程可以看成是数据规则的生成过程，因此可以认为，决策树实现了数据规则的，其输出结果也容易理解（） CART决策树是分类效果最好的决策树，因此实际中应用特别广泛（）  试述决策树法的基本步骤. 决策树的具体步骤是（）。 请简述决策树分析的步骤。 试述决策树法的基本步骤 如何用决策树进行分类？ 如何用决策树进行分类 数据预处理包含哪些步骤。() 数据在完成特征工程的操作后,在构建模型的过程中,以下哪个选项不属于决策树构建过程当中的步骤？-C（） 随机森林中需要构造多个决策树，这些决策树在算法决策分类过程中的作用（） 简述决策树求解一般步骤 决策树算法中每次分类都按照信息增益最大进行的，分类前和分类后数据集的信息熵变化情况是（） 想在大数据集上训练决策树, 为了使用较少时间，可以 （）。  试述决策树法的基本步骤. 决策树法中，决策树的根基是() 随机森林中可以采用各种决策树算法，常见的决策树算法有（）。 决策树是一种基于树形结构的预测模型,每一个树形分叉代表一个分类条件,叶子节点代表最终的分类结果,其优点在于易于实现,决策时间短,并且适合处理非数值型数据 什么是决策树？ 决策树的最佳用途是什么？ 决策树分为哪两种树？ 机器学习扩展库sklearn的tree模块提供了用于分类和回归的决策树模型。