KNN算法的缺点包括以下几点?( )
A. 可解释性差,无法给出决策树那样的规则
B. 对训练数据依赖度特别大,当样本不平衡的时候,对少数类的预测准确率低
C. 对异常值敏感
D. 计算复杂性高;空间复杂性高,尤其是特征数非常多的时候
以下那种算法需要对数据进行归一化或者标准化( )。
A. 逻辑回归
B. 决策树
C. KNN
D. 线性回归
决策树的说法正确的是( )。
A. 它易于理解、可解释性强
B. 其可作为分类算法,也可用于回归模型
CART使用的是二叉树
D. 不能处理连续型特征
集成学习有以下哪几种代表算法 ( )。
A. 随机森林
B. AdaBoost
C. SVM
D. K-means