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判斷題在決策樹中，隨著樹中結點數(shù)變得太大，即使模型的訓練誤差還在繼續(xù)減低，但是檢驗誤差開始增大，這是出現(xiàn)了模型擬合不足的問題。

1.判斷題分類模型的誤差大致分為兩種：訓練誤差（training error）和泛化誤差（generalization error）。

2.判斷題Bayes法是一種在已知后驗概率與類條件概率的情況下的模式分類方法，待分樣本的分類結果取決于各類域中樣本的全體。

3.判斷題對于SVM分類算法，待分樣本集中的大部分樣本不是支持向量，移去或者減少這些樣本對分類結果沒有影響。

4.判斷題分類和回歸都可用于預測，分類的輸出是離散的類別值，而回歸的輸出是連續(xù)數(shù)值。

5.判斷題聚類（clustering）是這樣的過程：它找出描述并區(qū)分數(shù)據(jù)類或概念的模型（或函數(shù)），以便能夠使用模型預測類標記未知的對象類。