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单选题 关于CART算法,错误的是( )
学科：机器学习
时间：2023-06-19 15:46:21
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题目1单选题
提前终止某些分支的生长,这个策略的名称是什么A. 不剪枝B. 不剪枝C. 后剪枝D. 后剪枝E. 预剪枝F. 预剪枝G. 随机剪枝H. 随机剪枝
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下列说法错误的是()A. 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B. 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C. 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D. 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E. 划分选择的各种准择对泛化性能的影响有限F. 划分选择的各种准择对泛化性能的影响有限G. 划分选择的各种准择对决策树尺寸有较大影响H. 划分选择的各种准择对决策树尺寸有较大影响
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通常来说,子节点的基尼不纯度与其父节点是什么样的关系A. 通常更高B. 通常更高C. 通常更低D. 通常更低E. 永远更高F. 永远更高G. 永远更低H. 永远更低
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以下哪个选项是信息增益的定义A. 划分前的信息熵-划分后的信息熵B. 划分前的信息熵-划分后的信息熵C. 划分前的信息熵/划分后的信息熵D. 划分前的信息熵/划分后的信息熵E. 划分后的信息熵+划分前的信息熵F. 划分后的信息熵+划分前的信息熵G. 划分后的信息熵-划分前的信息熵H. 划分后的信息熵-划分前的信息熵
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以下关于决策树算法说法错误的是 ( )A. CART算法选择基尼系数来选择属性B. ID3算法选择信息增益最大的特征作为当前决策节点C. C4.5算法不能用于处理不完整数据D. C4.5算法选择信息增益率来选择属性
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题目8单选题
关于CART算法,错误的是( )A. CART算法既可以处理分类问题,也可以处理回归问题B. 可以处理样本不平衡问题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. CART 分类树采用基尼系数的大小来度量特征的各个划分点
题目9单选题
下列说法错误的是( )A. 信息增益准则对可取值较少的属性有所偏好B. 信息增益准则对可取值较少的属性有所偏好C. 基尼指数反映了从数据集中随机抽取两个样本,其类别标记不一致的概率D. 基尼指数反映了从数据集中随机抽取两个样本,其类别标记不一致的概率E. 基尼指数越小,数据集的纯度越高F. 基尼指数越小,数据集的纯度越高G. C4.5算法并不是直接选择增益率最大的候选划分属性H. C4.5算法并不是直接选择增益率最大的候选划分属性
题目10单选题
随着决策树学习时的深度增加,会发生什么现象A. 位于叶结点的样本越来越少B. 位于叶结点的样本越来越少C. 叶结点一定学到一般规律D. 叶结点一定学到一般规律E. 不会把数据中不该学到的特性学出来F. 不会把数据中不该学到的特性学出来G. 决策树不会过拟合H. 决策树不会过拟合
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