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随机森林中的每棵树都不进行剪枝,因此过拟合的风险很高。
剪枝
拟合
棵树
发布时间:
2024-05-06 15:07:04
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1.
关于随机森林,下列哪种说法是错误的()。选项: A:每棵树都尽量生长,且没有剪枝过程 B:从样本特征中随机选取部分特征子集训练决策树 C:森林中,树之间的相关性越大,错误率越低 D:森林中每棵树的分类能力越强,整个森林的错误率越低
2.
决策树过拟合时,先剪枝和后剪枝的效果和计算量完全一样,因此可以随意选择。( )对错 选项: A:正确 B:错误
3.
决策树的剪枝是为了简化决策树模型,避免过拟合。
4.
决策树的剪枝是为了防止树的过拟合,增强其泛化能力。包括预剪枝和后剪枝。( ) 选项: A:对 B:错
5.
预剪枝策略降低了过拟合风险。选项: A:对 B:错
6.
预剪枝策略降低了过拟合风险。 选项: A:正确 B:错误
7.
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:采用随机森林,集成学习 B:减少max_ C:增加max_ D:剪枝 E:采用随机森林,集成学习:随机森林是一种基于决策树的集成学习方法,可以通过组合多个决策树来减少过度拟合的风险。 F:减少max_depth:max_depth是指决策树的最大深度,减少max_depth可以使决策树变得更简单,从而减少过度拟合的风险。 G:剪枝:决策树剪枝是一种通过修剪决策树来减少过度拟合的方法,可以通过删除一些叶子节点或子树来使决策树变得更简单。
8.
判断题:预剪枝策略降低了过拟合风险。选项:A:错B:对
9.
【判断题】预剪枝策略降低了过拟合风险。 选项: A、对 B、错
10.
剪枝策略是对付“过拟合”的主要手段,即可通过主动去掉一些分支来降低过拟合的风险。选项: A:对 B:错
11.
判断题:预剪枝策略降低了过拟合风险。选项: 选项: A:正确 B:错误
12.
【判断题】 (5分) 预剪枝策略降低了过拟合风险。 选项: A:错 B:对
13.
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()0 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 模型的分类效果越好。
14.
【判断题】 (5分) 预剪枝策略降低了过拟合风险。 选项: A:正确 B:错误
15.
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
16.
有关过拟合问题的说法正确的是哪些?选项: A:分类算法一般都会遇到过拟合问题; B:决策树的过拟合可以采用剪枝方法; C:神经网络的过拟合可以采用正则化、增加测试样本的方法; D:过拟合时训练样本的检验准确度会下降
17.
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:A. 剪枝 B:B. 增加训练次数 C:C. 进行交叉检验 D:D. 以上均可
18.
有关过拟合问题的说法哪些是正确的?选项: A:分类算法一般都会遇到过拟合问题; B:决策树的过拟合可以采用剪枝方法; C:神经网络的过拟合可以采用正则化、增加测试样本的方法; D:过拟合时训练样本的检验准确度会下降
19.
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: 采用随机森林,集成学习 B: 增加最大深度 C: 减少最大深度 D: 剪枝
20.
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:减少max depth B:采用随机森林,集成学习 C:增加max depth D:剪枝
21.
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
22.
过拟合发生在模型太过偏向训练数据时,对于决策树可以采用修剪和随机森林的方法阻止过拟合。A.正确B.错误
23.
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:增加max_depth B:减少max_depth C:剪枝 D:采用随机森林,集成学习
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