剪枝是决策树学习算法对付“过拟合”的主要手段。()

中国大学MOOC: 决策树属于下面哪一类机器学习算法（ ）？ 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（） 决策树的分析程序包括：①剪枝决策；②计算期望值；③绘制树形图。正确的排序是（　　） 决策树的分析程序包括：①剪枝决策；②计算期望值；③绘制树形图。排序正确的是（） 使用决策树算法，必须满足以下要求（） 决策树的分析程序包括：①剪枝决策；②计算期望值；③绘制树形图。下列排序正确的是( )。 ID3算法是决策树方法的早期代表（） 我们可以用哪种方式来避免决策树过度拟合的问题？（） 决策树属于无监督学习（） 决策树法中，决策树的根基是() 决策树算法对于样本特征的取值要求是（） 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？ 决策树是决策 决策树算法ID3基于作为属性选择的度量 ID3算法的核心是在决策树叶结点上应用信息增益准则选择特征，递归地构建决策树。() 决策树决策法是（） 决策树决策法是（ ）。 决策树的分析程序包括①剪枝决策、②计算期望值、③绘制树形图，按照分析程序的顺序排列正确的是（） 根据图中所示的minimax算法决策树,根结点的估值是()。 决策树的分析程序包括：①剪枝决策；②计算期望值；③绘制树形图。其按照分析程序的顺序排列正确的是（ ）。