依据现有数据集，生成决策树后，往往需要额外进行决策树剪枝步骤来预防过拟合。

决策树通常可以根据信息增益进行分类，其中的信息增益是指经验熵和条件经验熵的差值，也叫互信息。

判断题决策树通常可以根据信息增益进行分类，其中的信息增益是指经验熵和条件经验熵的差值，也叫互信息。

k近邻（kNN）算法中k值的选取是算法核心之一，通常采用交叉验证法来选取。

判断题k近邻（kNN）算法中k值的选取是算法核心之一，通常采用交叉验证法来选取。

k近邻（kNN）算法中每个样本点都需要包含样本本身及其类别标签。

判断题k近邻（kNN）算法中每个样本点都需要包含样本本身及其类别标签。