36. 의사결정나무의 특징으로 알맞지 않은 것은?
- 1상관성이 높은 변수가 있어도 영향을 받지 않는다.
- 2비정상적인 잡음 데이터에 대해서는 민감하게 분류한다.
- 3목적 변수가 이산형(범주형)인 경우와 연속형일 경우 모두 사용할 수 있다.
- 4설명력이 좋으며, 과대적합에 취약한 특징이 있다.
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