决策树中每个非叶子结点表示对分类目标的某个属性上的一个判断（）A. 对B. 错

决策树是一种用于分类和回归的机器学习模型，其结构由根结点、内部结点（非叶子结点）和叶子结点组成。

• 非叶子结点的作用是根据某个属性（特征）的取值对数据进行划分，形成判断条件。例如，判断“年龄是否小于30岁”。
• 叶子结点则代表最终的分类结果，不再进行属性判断。
  因此，题目中的描述正确，因为非叶子结点确实通过属性判断实现数据划分。

关键知识点：

1. 决策树的基本结构：

   • 根结点：代表数据集的初始状态。
   • 内部结点（非叶子结点）：根据某个属性的取值进行判断，将数据集划分为子集。
   • 叶子结点：表示最终的分类结果。

2. 属性判断的作用：
   决策树通过递归地选择最优属性进行划分，最终形成树状结构。例如，使用“年龄”、“收入”等属性判断，逐步缩小分类范围。

题目辨析：
题目中“分类目标的某个属性”可能存在表述歧义。严格来说，属性是输入特征（如年龄、性别），而非目标变量（如“购买/不购买”）。但根据决策树的工作原理，非叶子结点确实通过属性判断实现分类，因此题目描述成立。