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相关试题
- 1.决策树分类的主要包括（ ） 选项： A、对数据源进行OLAP, 得到训练集和测试集； B、对训练集进行训练； C、对初始决策树进行树剪枝； D、由所得到的决策树提取分类规则； E、使用测试数据集进行预测，评估决策树模型；
- 2.随机森林是一类专门为决策树分类器设计的组合方法，它组合了（ ）对样本进行训练和预测。 选项： A: 多个数据集 B: 多棵决策树 C: 多组规则 D: 多个模块
- 3.构建决策树的基本过程包括（ ）选项： A:分支节点选取：即特征选择，指选取对训练数据具有分类能力的特征。 B:生成决策树：主要通过ID3、C4.5、CHAID等算法 C:剪枝：在利用决策树算法构建一个初始的树之后，为了有效地分类，还要对其进行剪枝。
- 4.随机森林中的Bagging指的是什么? 选项： A、随机选择特征进行决策树的训练 B、随机选择数据样本进行决策树的训练 C、随机选择初始参数进行模型的训练 D、随机选择决策树进行模型的集成
- 5.决策树主要围绕以下核心问题展开:A．决策树的生长B．决策树的剪枝C．决策树的分类D．决策树的预测
- 6.使用生成的决策树模型对训练集中的样本进行预测，准确率越高，模型越好。（ ） 选项：A、对 B、错
- 7.【单选】基于规则的分类器有Aprior、随机森林，还有（ ）。(1) Apriori算法:根据关联规则进行分类,用于频繁模式和关联规则挖掘。(2) C4.5算法:生成决策树,并从决策树中提取分类规则。(3) 随机森林算法:构建多个决策树,对新数据进行分类投票。 选项： A: C4.5 B: KNN C: Naive D: ANN
- 8.在对决策树模型进行训练时，模型的拟合精度越高，模型预测效果越好。
- 9.决策树分类学习通常包括三个步骤： 、 和 ( ) 特征选择 ( ) 决策树生成 ( ) 决策树剪枝 答案解析：无
- 10.如果决策树过拟合训练集，减少决策树最大深度____为一个好主意
- 11.随机森林采用（）形成每个决策树的训练集，即采用重采样方法产生训练集。
- 12.决策树构成顺序是()。 (5.0) 选项： A、特征选择、决策树生成、决策树剪枝 B、决策树剪枝、特征选择、决策树生成 C、决策树生成、决策树剪枝、特征选择 D、特征选择、决策树剪枝、决策树生成
- 13.对训练好的模型使用（ ）对模型进行评估测试，验证模型是否达到业务需求。 选项：A、测试数据集B、验证数据集C、训练数据集D、结果数据集
- 14.下列过程属于分类的过程的是A.将数据集划分为训练集和测试集两部分B.通过分析训练集的特点来构建分类模型C.对测试集用建立的分类模型进行分类，评估分类准确度D.提取训练数据集的特征数据
- 15.下列关于决策树剪枝的说法错误的是 选项： A:决策树剪枝的基本策略有预剪枝和后剪枝 B:后剪枝在已生成的完整的决策树上自底向上计算是否剪枝 C: 预剪枝相比后剪枝，通常可以得到泛化能力更强的决策树 D:后剪枝相比预剪枝的训练开销更大
- 16.后剪枝是先从训练集生成一颗完整的决策树，然后（ ）对非叶结点进行考察。 选项： A:自上而下 B:在划分前 C:C,禁止分支展开 D:自底向上
- 17.在对决策树模型进行训练时，模型的拟合精度越高，模型预测效果越好。选项： A:正确; B:错误
- 18.决策树模型是利用层级节点对数据进行分类的模型。（ ）选项： A:对 B:错
- 19.决策树属于有监督学习算法，需要根据已知样本数据及其目标来训练并得到一个可以工作的模型，然后再使用该模型对未知样本进行分类。
- 20.随机森林指的是利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器，以下针对随机森林算法的表述，错误的是（ ）。 选项： A:随机森林算法的分类精度会随着决策树数量的增加而提高。 B:随机森林算法对异常值和缺失值不敏感。 C:随机森林算法不需要考虑过拟合问题。 D:决策树之间相关系数越低、每棵决策树分类精度越高的随机森 林模型的分类效果越
- 21.决策树分类模型的建立通常分为（ ）步骤选项： A:决策树生成; B:决策树修剪; C:分裂; D:聚集
- 22.如果决策树过度拟合训练集，可以减少max_depth限制模型，使其正则化。
