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单选题 以下关于决策树算法说法错误的是 ( )
学科：机器学习
时间：2023-06-19 09:45:42
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题目1单选题
关于剪枝,下列说法错误的是()A. 预剪枝在树的训练过程中通过停止分裂对树的规模进行限制B. 预剪枝在树的训练过程中通过停止分裂对树的规模进行限制C. 决策树的剪枝算法可以分为两类,分别称为预剪枝和后剪枝D. 决策树的剪枝算法可以分为两类,分别称为预剪枝和后剪枝E. 后剪枝先构造出一棵完整的树,然后通过某种规则消除掉部分节点,用叶子节点替代F. 后剪枝先构造出一棵完整的树,然后通过某种规则消除掉部分节点,用叶子节点替代G. 对于同一棵树,进行预剪枝和后剪枝得到的决策树是一样的H. 对于同一棵树,进行预剪枝和后剪枝得到的决策树是一样的
题目2单选题
以下关于决策树算法说法错误的是 ( )A. ID3算法选择信息增益最大的特征作为当前决策节点B. C4.5算法不能用于处理不完整数据C. CART算法选择基尼系数来选择属性D. C4.5算法选择信息增益率来选择属性
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题目4单选题
下列说法错误的是()A. CART算法在候选属性集合中选取使划分后基尼指数最大的属性B. CART算法在候选属性集合中选取使划分后基尼指数最大的属性C. 相比划分准则,剪枝方法和程度对决策树泛化性能的影响更为显著D. 相比划分准则,剪枝方法和程度对决策树泛化性能的影响更为显著E. 划分选择的各种准择对决策树尺寸有较大影响F. 划分选择的各种准择对决策树尺寸有较大影响G. 划分选择的各种准择对泛化性能的影响有限H. 划分选择的各种准择对泛化性能的影响有限
题目5单选题
下列选项哪个是决策树的预测过程A. 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B. 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E. 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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关于C4.5算法,错误的是( )A. C4.5算法采用基尼系数的大小来度量特征的各个划分点B. C4.5算法可以处理非离散的数据C. C4.5算法引入悲观剪枝策略进行后剪枝D. C4.5 算法最大的特点是克服了 ID3 对特征数目的偏重这一缺点
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以下关于决策树特点分析的说法错误的有 ( )A. 推理过程容易理解,计算简单B. 算法容易造成过拟合C. 算法考虑了数据属性之间的相关性D. 算法自动忽略了对模型没有贡献的属性变量
题目8单选题
关于CART算法,错误的是( )A. 可以处理样本不平衡问题B. CART 分类树采用基尼系数的大小来度量特征的各个划分点C. CART算法既可以处理分类问题,也可以处理回归问题D. CART算法采用信息增益率的大小来度量特征的各个划分点
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信息熵Entrophy是度量样本集合___________最常用的一种指标A. 纯度B. 纯度C. 大小D. 大小E. 重要性F. 重要性G. 对称差H. 对称差
题目10单选题
以下关于决策树原理介绍错误的有 ( )A. 决策树生成过程中需要用到分割法B. 决策树算法属于无监督学习C. 决策树算法本质上是贪心算法D. 决策树决策过程从根节点开始
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