选择题

　　1. 决策树的主要优点是什么？

　　 a) 数据预处理复杂

　　 b) 结果解释简单明了

　　 c) 模型训练时间长

　　 d) 不适用于分类任务

　　 答案：b) 结果解释简单明了

　　 解析：决策树的一个主要优点是其结果非常直观，能够以树形图的形式展示，使得解释和理解变得非常简单。

　　2. 决策树算法不适用于以下哪种情况？

　　 a) 分类问题

　　 b) 回归问题

　　 c) 时间序列预测

　　 d) 特征重要性分析

　　 答案：c) 时间序列预测

　　 解析：决策树通常用于分类和回归问题，而时间序列预测需要考虑时间相关性，决策树在这方面并不强大。

填空题

　　1. 决策树是一种__________的机器学习方法，通过对特征进行逐层分割来构建模型。

　　 答案：监督学习

　　 解析：决策树是一种监督学习方法，因为它需要通过已标记的数据集来训练模型。

　　2. 决策树的每一个非叶节点表示一个__________，而每一个叶节点表示一个__________。

　　 答案：特征的判断条件，分类结果

　　 解析：在决策树中，非叶节点通常表示对某个特征的判断条件，叶节点则表示最终的分类或预测结果。

判断题

　　1. 决策树只能用于分类问题，不能用于回归问题。( )

　　 答案：错误

　　 解析：决策树不仅可以用于分类问题，还可以用于回归问题，称为回归树。

　　2. 决策树模型易于过拟合，尤其是在数据量较少的情况下。( )

　　 答案：正确

　　 解析：由于决策树的灵活性，它容易在训练数据上表现很好，但在测试数据上表现不佳，这就是过拟合。

论述题

　　1. 请论述决策树的优缺点及其应用场景。

　　 答案：决策树的主要优点包括解释性强、计算代价低、无需数据预处理和能够处理多种数据类型。其缺点包括易过拟合、对数据噪声敏感以及在复杂数据结构中表现较差。决策树广泛应用于金融风险评估、医疗诊断、营销策略制定等领域。在这些应用中，决策树能够提供清晰的决策路径，帮助用户理解决策过程。

　　解析：决策树的解释性使其在需要明确决策路径的场景中非常有用，例如医疗诊断中的疾病预测和金融行业中的信用评分。此外，因其易于理解和实现，也常用于初学者的入门机器学习课程。然而，由于易过拟合和对数据噪声敏感，实际应用中常结合其他方法使用，如随机森林或梯度提升树。

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