角度树中的多重选择

角度树并不是一个在计算机科学或数据结构中广泛认可的标准术语，因此无法提供关于其基础概念、优势、类型、应用场景的详细解释。在数据结构中，常见的有根树、无向图等概念，它们各自有着不同的应用场景和优势。

常见数据结构及其应用场景

• 有根树：用于表示具有层次关系的数据，如文件系统、组织结构等。
• 无向图：用于表示实体之间复杂的关系网络，如社交网络、交通网络等。

数据结构的优势

• 有根树：提供清晰的层次结构，便于进行深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）。
• 无向图：能够表示复杂的网络关系，适合分析节点之间的连接性和路径问题。

可能遇到问题的原因及解决方法

• 过拟合：模型在训练数据上表现良好，但在新数据上表现不佳。解决方法包括使用正则化技术、减少特征数量或使用更复杂的模型。
• 多重共线性：模型中的自变量之间存在高度相关性。解决方法包括特征选择、变量合并或使用主成分分析（PCA）。

由于“角度树”不是一个标准术语，以上提供的信息可能不完全适用于您所询问的概念。如果“角度树”是指某种特定的树结构或算法，建议查阅相关的专业文献或咨询专业人士以获得更准确的答案。