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单选题 决策树学习的策略是什么
学科：机器学习
时间：2024-01-06 14:54:20
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以下关于决策树特点分析的说法错误的有 ( )A. 算法考虑了数据属性之间的相关性B. 算法容易造成过拟合C. 算法自动忽略了对模型没有贡献的属性变量D. 推理过程容易理解,计算简单
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关于CART算法,错误的是( )A. CART 分类树采用基尼系数的大小来度量特征的各个划分点B. CART算法既可以处理分类问题,也可以处理回归问题C. CART算法采用信息增益率的大小来度量特征的各个划分点D. 可以处理样本不平衡问题
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下列选项哪个是决策树的预测过程A. 将测试示例从一个中间节点开始,沿着划分属性所构成的"判定测试序列"下行,直到叶节点B. 将测试示例从叶节点开始,沿着划分属性所构成的"判定测试序列"上行,直到根节点C. 将测试示例从叶节点开始,沿着划分属性所构成的"判定测试序列"上行,直到根节点D. 将测试示例从根节点开始,沿着划分属性所构成的"判定测试序列"下行,直到叶节点E. 将测试示例从根节点开始,沿着划分属性所构成的"判定测试序列"下行,直到叶节点F. 将测试示例从一个中间节点开始,沿着划分属性所构成的"判定测试序列"上行,直到根节点G. 将测试示例从一个中间节点开始,沿着划分属性所构成的"判定测试序列"上行,直到根节点
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提前终止某些分支的生长,这个策略的名称是什么A. 随机剪枝B. 随机剪枝C. 不剪枝D. 不剪枝E. 后剪枝F. 后剪枝G. 预剪枝H. 预剪枝
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题目7单选题
信息熵Entrophy是度量样本集合___________最常用的一种指标A. 对称差B. 对称差C. 纯度D. 纯度E. 大小F. 大小G. 重要性H. 重要性
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决策树学习的策略是什么A. 分而治之B. 分而治之C. 聚类D. 聚类E. 集成F. 集成G. 排序H. 排序
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