의사결정나무에 대한 설명으로 옳은 것은?

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   여러 부트스트랩 표본과 무작위 변수 선택으로 만든 나무의 결과를 결합한다.

   오답 이유이 설명은 '랜덤 포레스트'의 정의입니다. 여러 부트스트랩 표본과 무작위 변수 선택으로 만든 나무의 결과를 결합한다.
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   클래스 사이 여백을 최대화하는 결정경계를 찾고 커널을 사용할 수 있다.

   오답 이유이 설명은 '서포트 벡터 머신'의 정의입니다. 클래스 사이 여백을 최대화하는 결정경계를 찾고 커널을 사용할 수 있다.
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   군집 내 제곱거리 합을 줄이도록 중심과 소속을 반복 갱신한다.

   오답 이유이 설명은 'K-평균 군집'의 정의입니다. 군집 내 제곱거리 합을 줄이도록 중심과 소속을 반복 갱신한다.
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   변수 조건에 따라 데이터를 반복 분할해 분류나 회귀 규칙을 만든다.

   정답 근거이 설명은 '의사결정나무'의 정의입니다. 변수 조건에 따라 데이터를 반복 분할해 분류나 회귀 규칙을 만든다.