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决策树学习算法中,随着划分过程不断进行,我们希望决策树的分支结点所包含的样本尽可能属于不同类别。( )
决策
结点
尽可能
发布时间:
2024-05-06 15:06:57
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1.
决策树学习算法中,随着划分过程不断进行,我们希望决策树的分支结点所包含的样本尽可能属于不同类别。( )
2.
决策树学习算法中,随着划分过程不断进行,我们希望决策树的分支结点所包含的样本尽可能属于不同类别。选项: A:对 B:错
3.
决策树学习算法中,随着划分过程不断进行,我们希望决策树的分支结点所包含的样本尽可能属于不同类别。A.对B.错
4.
判断题:决策树学习算法中,随着划分过程不断进行,我们希望决策树的分支结点所包含的样本尽可能属于不同类别。选项:A:错B:对
5.
【判断题】 决策树学习算法中,随着划分过程不断进行,我们希望决策树的分支结点所包含的样本尽可能属于不同类别。 选项: A、对 B、错
6.
判断题、决策树学习算法中,随着划分过程不断进行,我们希望决策树的分支结点所包含的样本尽可能属于不同类别。选项、 选项: A:错 B:对
7.
【判断题】 (5分) 决策树学习算法中,随着划分过程不断进行,我们希望决策树的分支结点所包含的样本尽可能属于不同类别。 选项: A:正确 B:错误
8.
决策树算法学习的关键是如何选择最优划分属性,随着划分过程不断进行,我们希望决策树的分支结点所包含的样本尽可能属于同一类别,即结点的_________越来越高。 选项: A:复杂度 B:纯度 C:不纯度 D:离散度
9.
一般而言,随着划分过程不断进行,我们希望决策树的分支结点所包含的样本尽可能属于同一类别,即结点的()越来越高。 选项: A:知识 B:信息 C:数据 D:智慧
10.
决策树的构建主要是采用()度量方式,使得决策树的每个分支节点所包含的样本尽量属于同一类别
11.
决策树的构建主要是采用()度量方式,使得决策树的每个分支节点所包含的样本尽量属于同一类别。
12.
关于决策树算法的描述正确的是()。选项: A:在决策树算法中,每个内部结点表示在一个特征或属性;每个分支代表这个特征或属性在某个值域上的输出;每个叶结点代表一种类别。 B:决策树可以看成一个If-then规则的集合。 C:在决策树的各个结点上以信息增益为准则,选择划分后信息增益最大的属性作为划分属性,递归地构建决策树。 D:决策树剪枝的目的是为了降低决策树算法的过拟合
13.
关于决策树算法的描述正确的是()。A.在决策树算法中,每个内部结点表示在一个特征或属性;每个分支代表这个特征或属性在某个值域上的输出;每个叶结点代表一种类别。B.决策树可以看成一个If-then规则的集合。C.在决策树的各个结点上以信息增益为准则,选择划分后信息增益最大的属性作为划分属性,递归地构建决策树。D.决策树剪枝的目的是为了降低决策树算法的过拟合
14.
关于决策树算法的描述正确的是( )。 选项: A、决策树可以看成一个If-then规则的集合。 B、在决策树算法中,每个内部结点表示在一个特征或属性;每个分支代表这个特征或属性在某个值域上的输出;每个叶结点代表一种类别。 C、决策树剪枝的目的是为了降低决策树算法的过拟合 D、在决策树的各个结点上以信息增益为准则,选择划分后信息增益最大的属性作为划分属性,递归地构建决策树。
15.
在决策树算法中,决策树包含一个( )结点。 选项: A、根 B、内部 C、外部 D、叶子
16.
决策树是用样本的属性作为结点,用 () 作为分支的树结构。
17.
以下关于决策树的构建过程的说法中,正确的有? 选项: A、构建决策树时,首先从构建根节点入手,选择一个最优特征作为根结点,并按照这一特征将训练数据集分割成子集,每个子集作为根结点的一个子结点 B、决策树的构建是一个递归过程,不断地从样本特征中选择最优特征,并根据该特征对训练数据进行分割 C、构建决策树的过程中,如果存在已经能够实现对样本正确分类的子结点,则将其标记为叶结点,将其对应的数据样本分到相关的类型中去 D、决策树的构建过程对应着对样本特征空间的划分
18.
( )是指在决策树生成过程中,对每个结点在划分前进行估计,若当前结点的划分不能带来决策树泛化性能的提升,则停止划分并将当前结点标记为叶结点。选项: A:预剪枝 B:后剪枝 C:剪枝 D:分枝
19.
在进行决策树算法的时候,下面的结论不 的是( ) 选项: A:决策树算法针对属性进行计算,所以一定会终止,所以不用考虑决策树的终止性问题; B:一个数据集的决策树可能不唯一; C:决策树进行属性分裂的时候有可能某个分支不需要用上所有类别属性进行规则式的建立 D:CART算法也是决策树算法。
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在进行决策树算法的时候,下面的结论不正确的是( ) 选项: A:决策树算法针对属性进行计算,所以一定会终止,所以不用考虑决策树的终止性问题; B:一个数据集的决策树可能不唯一; C:决策树进行属性分裂的时候有可能某个分支不需要用上所有类别属性进行规则式的建立 D:CART算法也是决策树算法。
21.
决策树是用样本的属性作为树的结构,用样本属性的取值作为树分支的结点。
22.
决策树是用样本的属性作为树的结构,用样本属性的取值作为树分支的结点。( )选项: A:对 B:错
23.
决策树是用样本的属性作为树的结构,用样本属性的取值作为树分支的结点。( ) 选项: A:对 B:错
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