决策树是一种基于树形结构的预测模型，每一个树形分叉代表一个分类条件，叶子节点代表最终的分类结果，其优点在于易于实现，决策时间短，并且适合处理非数值型数据。

A. 包裹式$;$启发式$;$嵌入式$;$过滤式

A. 可读,可写入,可执行$;$可读$;$可读,可执行$;$可写入

A. 用来创建数据$;$用来展现数据$;$用来分析数据$;$用来转换数据

A. 主板$;$内存条$;$GPU$;$CPU

A. python程序有时也称脚本，是一系列定义和命令$;$python解释器有时也称shell,用来求值定义并执行命令$;$若python 对象属于布尔类别（bool),那它也属于非标量对象$;$float表示实数，其字面量总是包括一个小数点，属于标量对象

A. 用户$;$综合数据库$;$推理机$;$知识库