数据挖掘中会遇到各种各样的误解，典型的有对数据挖掘存在不恰当的期望、在数据挖掘应用过程中脱离业务、使用不准确或不完整的数据进行数据挖掘而得出错误结论等。

决策树模型采用两种树枝修剪方法，分别是事前修剪方法和事后修剪方法。事前修剪方法，从一个“充分生长”树中，修剪掉...

判断题决策树模型采用两种树枝修剪方法，分别是事前修剪方法和事后修剪方法。事前修剪方法，从一个“充分生长”树中，修剪掉多余的树枝（分支）。

数据分布的统计分析方法包括分箱、直方图分析、聚类分析、机遇熵的离散化和通过“自然划分”的数据分段等。

判断题数据分布的统计分析方法包括分箱、直方图分析、聚类分析、机遇熵的离散化和通过“自然划分”的数据分段等。

当数据集过大时，受数据挖掘算法的复杂度或空间复杂度的限制，需要对数据集抽样才能对其进行有效的分析处理，抽样的方...

判断题当数据集过大时，受数据挖掘算法的复杂度或空间复杂度的限制，需要对数据集抽样才能对其进行有效的分析处理，抽样的方式包括，随机抽样、分层抽样、等轴抽样法、整群抽样法、渐进抽样法。