题目内容
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[多选题]
如下那些不是基于规则分类器的特点（)
A.无法被用来产生更易于解释的描述性模型
B.规则集的表达能力远不如决策树好
C.基于规则的分类器都对属性空间进行直线划分，并将类指派到每个划分
D.非常适合处理类分布不平衡的数据集
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A.无法被用来产生更易于解释的描述性模型
B.规则集的表达能力远不如决策树好
C.基于规则的分类器都对属性空间进行直线划分，并将类指派到每个划分
D.非常适合处理类分布不平衡的数据集
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B.分类一个测试样例开销很大
C.最近邻分类器基于全局信息进行预测
D.可以生产任意形状的决策边界
A.有监督学习方法
B.无监督学习方法
C.速度快，分类决策规则明确
D.需选择分支后两个子节点纯度最高的特征作为一个节点的测试特征
E.未考虑特征间的相关性
F.分类无偏性好，但容易发生过拟合
A.容易实现
B.检测精确
C.有效检测对合法用户的冒充检测
D.升级容易
