在大数据集上训练决策树, 为了使用较少时间,可以
选项：
A: 增加树的深度
B: 增加学习率
C: 减少树的深度
D: 减少树的数量
发布时间：2024-06-06 12:16:44
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在大数据集上训练决策树, 为了使用较少时间,可以
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- 1.想在大数据集上训练决策树, 为了使用较少时间，可以 （）。选项： A:增加树的深度 B:增加学习率 C:减少树的深度 D:减少树的数量
- 2.我们想在大数据集上训练决策树，为了使用较少时间，我们可以（ ） 选项： A:减少树的数量 B:增加树的深度 C:减少树的深度 D:增加学习率
- 3.我们想在大数据集上训练决策树, 为了使用较少时间, 可以( )。 选项： A:增加树的深度 B:增加学习率 (learning rate) C:减少树的深度 D:减少树的数量
- 4.如果想在大数据集上训练决策树, 为了使用较少时间, 我们可以 （ ） A: 增加树的深度 B: 增加学习率 (learning rate) C: 减少树的深度 D: 减少树的数量
- 5.(单选)我们想在大数据集上训练决策树,为了使用较少时间,我们可以 选项： A:减少树的数量 B:增加树的深度 C:减少树的深度 D:增加学习率(1earning rate)
- 6.我们想在大数据集上训练决策树,为了使用较少时间,我们可以()A.增加树的深度B.增加学习率(learnin grate)C.减少树的深度D.减少树的数量
- 7.我们想要在大数据集上训练决策树模型，为了使用较少的时间，可以：( )。选项： A:增加树的深度; B:增大学习率; C:减少树的深度; D:减少树的数量
- 8.我们想在大数据集上训练决策树,为了使用较少时间,可以( )A.增加树的深度B.提高学习率C.减少树的深度D.减少树的数量
- 9.我们想在大数据集上训练决策树,为了使用较少时间,我们可以:A.增加树的深度B.增加学习率(learningrate)C.减少树的深度D.减少树的数量 选项： A、 B、 C、 D、D
- 10.我们想在大数据集上训练决策树, 为了使用较少时间, 可以( )。 选项： A:A.增加树的深度 B:B.增加学习率 (learning rate) C:C.减少树的深度 D:D.减少树的数量
- 11.若想在大数据集上训练决策树,为了使用较少时间,可以减少树的深度
- 12.决策树分类的主要包括（ ）。选项： A:对训练集进行训练 B:对初始决策树进行树剪枝 C:由所得到的决策树提取分类规则 D:使用测试数据集进行预测，评估决策树模型
- 13.当决策树出现过拟合的时候，可以采取以下哪些措施()。 选项： A:剪枝 B:增加训练次数 C:减少样本数量 D:以上均可
- 14.当决策树出现过拟合的时候，可以采取以下哪些措施()。 选项： A:剪枝 B:增加训练次数 C:减少样本数量 D:以上均可 E:nan
- 15.如果决策树过度拟合训练集，以下不属于消除过拟合的选项是( ) 选项： A: 剪枝 B: 采用随机森林，集成学习 C: 增加 max depth D: 减少 max depth
- 16.下面有关过拟合的认识错误的是？选项： A:过拟合是因为训练样本太多了，把训练样本的规律都拟合进去了，因此检测样本的准确率也很高。; B:减少过拟合的方法可以通过降低决策树的复杂度，例如减少决策树的深度。; C:判断模型是否过拟合可以看随着训练的增加，学习到的模型准确度高了，但检测样本的准确率下降。; D:分类算法都可能会遇到过拟合现象。
- 17.哪些方法可以减少深度学习的梯度消失问题?() 选项： A、使用Sigmoid激活函数 B、使用ReLU激活函数 C、增加网络深度 D、增加更多的训练样本
- 18.假设在庞大的数据集上使用Logistic回归模型。可能遇到一个问题，logistics回归需要很长时间才能训练。如何提高训练速度?( ) 选项： A:降低学习率，减少迭代次数$;$ 降低学习率，增加迭代次数$;$ 提高学习率，增加迭代次数$;$ 增加学习率，减少迭代次数$;$ B:降低学习率，减少迭代次数$;$ 降低学习率，增加迭代次数$;$ 提高学习率，增加迭代次数$;$ 增加学习率，减少迭代次数$;$ C:降低学习率，减少迭代次数$;$ 降低学习率，增加迭代次数$;$ 提高学习率，增加迭代次数$;$ 增加学习率，减少迭代次数$;$ D:降低学习率，减少迭代次数$;$ 降低学习率，增加迭代次数$;$ 提高学习率，增加迭代次数$;$ 增加学习率，减少迭代次数$;$
- 19.决策树剪枝的目的是为了减少训练过程的过拟合，从而提升决策树模型的准确性。 选项： A:对 B:错
