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使用决策树分类时,如果输入的某个特征的值是连续的,通常使用二分法对连续属性离散化,即根据是否大于/小于某个阈值进行划分。如果采用多路划分,每个出现的值都划分为一个分支,这种方式的最大问题是

A计算量太大

B验证集和测试集表现很差

C验证集表现良好,测试集表现很差

D验证集表现很差,测试集表现很好