在分类决策树的输入数据中，所有取值空间为连续空间的特征的特征值都必须经过预处理，规范化后才能使用于训练或测试。
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分类决策树在训练时，其节点分裂的目的是减少节点不纯度。
A. 对
B. 错
分类决策树训练结束后所有的叶子节点的不纯度值都为0，即所有叶子节点内部的样本类别都相同。
A. 对
B. 错
在训练决策树时，为了防止过拟合，可以采取以下措施( )
A. 调整预剪枝超参数，减小决策树最大高度
B. 调整后剪枝超参数，提高代价复杂度参数
C. 设置最大叶节点个数，减少该数值
D. 提高叶子节点的最小样例数，及早停止节点分裂
E. 减少训练样本数量
动画的场景可分为场景和背景两部分
A. 对
B. 错
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