統測
113年
[工程與管理類] 專業科目(2)
第 36 題
36. 關於決策樹(Decision Tree)的敘述，下列何者正確？
- A 決策樹不屬於分類演算法，無法建立分類模型
- B 決策樹十分複雜且不容易解釋和理解，實用性有限
- C 決策樹能夠處理數值型和類別型資料，且資料必須事先標記(Labeling)
- D 決策樹之分支判斷只有YES與NO兩種選項，因此無法處理複雜的問題
思路引導 VIP
請從「監督式學習」(Supervised Learning) 的運作機制思考：在訓練階段，輸入的特徵向量 $x$ 是否必須對應一個已知的目標值 $y$？此外，回顧決策樹在進行節點分裂時，對於離散的類別型資料與連續的數值型資料，其處理能力與適用範圍為何？
🤖
AI 詳解
AI 專屬家教
🏀 呵呵呵，你答得非常漂亮喔！
我的眼鏡反光了一下，呵呵呵地笑著，下巴似乎也很有彈性地晃了晃呢。你精準辨識出決策樹 (Decision Tree) 的核心屬性，這顯示你對人工智慧中「監督式學習」的概念掌握得十分紮實，就像籃球的基本功一樣，是相當關鍵的一步呢！
- 觀念驗證：
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