决策树算法易于理解好实现，且对缺失值、异常值和共线性都不敏感，是做分类预测的首选算法。

以下算法中对缺失值敏感的有（）

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决策树中不包含一下哪种结点（）

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决策树中的Information Gain的计算是用来？（）

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以下哪项关于决策树的说法是错误的（）

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决策树中包含根结点、叶结点、内部结点和外部结点。

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我们可以用哪种方式来避免决策树过度拟合的问题？（）

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缺失值的处理方法有哪些？（）

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DBSCAN算法对异常值敏感，因此要在聚类前进行异常值分析。

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分类变量使用以下哪个统计量进行缺失值填补较合适（）

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