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。
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。
相关考题：
以下关于逻辑回归的说法正确的是（）A、应用逻辑回归时，异常值会对模型造成很大的干扰B、逻辑回归的自变量必须是分类变量，因此要对连续型变量进行离散化处理C、逻辑回归对模型中自变量的多重共线性较为敏感D、逻辑回归属于分类算法
在作逻辑回归时，如果区域这个变量，当Region=A时Y取值均为1，无法确定是否出现的是哪个问题？（）A、共线性B、异常值C、拟完全分离（Quasi-complete separation）D、缺失值
下列关于异方差性、自相关性和多重共线性的说法，正确的有（）。A、当存在异方差性、自相关性和多重共线性时，都会导致参数显著性检验失去意义B、当存在异方差性、自相关性和多重共线性时，利用普通最小二乘法的估计量都存在C、当存在异方差性、自相关性和多重共线性时，仍然可以进行模型预测D、当存在异方差性、自相关性和多重共线性时，如果参数估计量存在，那么都具有有效性E、当存在异方差性、自相关性和多重共线性时，都可以通过一定的方法进行补救
多选题以下关于逻辑回归的说法正确的是（）A应用逻辑回归时，异常值会对模型造成很大的干扰B逻辑回归的自变量必须是分类变量，因此要对连续型变量进行离散化处理C逻辑回归对模型中自变量的多重共线性较为敏感D逻辑回归属于分类算法
多选题以下有关随机森林算法的说法正确的是（）A随机森林算法的分类精度不会随着决策树数量的增加而提高B随机森林算法对异常值和缺失值不敏感C随机森林算法不需要考虑过拟合问题D决策树之间相关系数越低、每棵决策树分类精度越高的随机森林模型的分类效果越好
多选题在作逻辑回归时，如果区域这个变量，当Region=A时Y取值均为1，无法确定是否出现的是哪个问题？（）A共线性B异常值C拟完全分离（Quasi-complete separation）D缺失值