单项选择题
我们有一个来自于大众点评的数据，数据集保存了用户对商家的点评数据，每个商家都有一个点评数量，假设我们的任务是使用协同过滤方法预测某用户给某商家的打分，点评数量会是一个非常有用的特征，因为人气和高评分之间有很强的相关性。现在我们将点评数量的分布绘制出来，如图所示，在这个分布中，数量的否是不是很均衡，如果我们想要让离散化后的每个分箱中的数量接近，应该使用的分箱方法是（）
A.对数分箱
B.人工分箱
C.等深分箱
D.等宽分箱
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单项选择题
我们有一个来自于大众点评的数据，数据集保存了用户对商家的点评数据，每个商家都有一个点评数量，假设我们的任务是使用协同过滤方法预测某用户给某商家的打分，点评数量会是一个非常有用的特征，因为人气和高评分之间有很强的相关性。现在我们将点评数量的分布绘制出来，如图所示，根据点评数量数据分布，需要对数据进行离散化，请问该数据需要离散化的原因是（）
A.数据过于集中在较小的部分
B.数据存在明显的离群值
C.数据不符合正态分布
D.数据的分布不连续 -
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下列关于决策树分类算法的说正确的是（）
A.树长的太高容易过拟合
B.树长的太高容易欠拟合
C.可以通过剪枝限制过拟合
D.可解释性强 -
多项选择题
决策树归纳算法重要特点有（）
A.决策树归纳是一种构建分类模型的非参数方法
B.已开发的构建决策树技术不需要昂贵的计算代价，即使训练集非常大，也可以快速建立模型
C.决策树相对容易解释，特别是小型的决策树
D.冗余属性不会对决策树的准确率造成太大的影响
