(判断题)决策树算法在训练阶段需要大量的计算。( )

决策树算法在训练阶段确实需要进行大量的计算，尤其是在选择划分属性时。根据2，训练算法时需要比较所有特征在每个节点的所有样本上，这导致了训练复杂度为O(nmlog(m))，其中n是样本数量，m是特征数量。对于小型训练集，可以通过预先设置数据来加速训练，但对于大型训练集，这种优化方法并不适用，反而会显著减慢训练速度。

此外，3中提到，决策树的构建过程涉及到从训练数据中构造出一颗决策树，这个过程需要通过某种技术手段将看似无序、杂乱的已知实例转化成可以预测未知实例的树状模型。这表明在训练阶段，决策树需要对数据集进行多次的划分和评估，以确定最佳的决策规则。

6也提到了决策树的构建过程，其中包括特征选择和决策树生成，这些都是在训练阶段需要完成的任务。

因此，可以判断，决策树算法在训练阶段需要大量的计算。所以，该判断题的答案为：(√)。