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决策树学习算法采用选择部分属性和剪枝的技术,得到最终的决策树。
选项:
A:对
B:错
决策
算法
剪枝
发布时间:
2024-06-26 21:11:03
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1.
决策树学习算法主要包括①决策树的生成、②决策树的剪枝、③特征选择等3个部分,3个部分顺序正确的是( )选项: A:①②③ B:③②① C:③①② D:②①③
2.
决策树学习算法主要包括①决策树的生成、②决策树的剪枝、③特征选择等3个部分,3个部分顺序正确的是( ) 选项: A、①②③ B、③①② C、③②① D、②①③
3.
决策树学习算法包括哪几个部分? 选项: A:特征选择 B:树的生成 C:分类决策规则 D:树的剪枝
4.
决策树学习算法包括哪几个部分?A、树的剪枝B、特征选择C、分类决策规则D、树的生成
5.
决策树的学习过程主要包括?() 选项: A、特征选择 B、数据清洗 C、决策树的剪枝 D、决策树的生产
6.
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
7.
决策树学习算法包括哪几个部分? 选项: A:A.特征选择 B:B.树的生成 C:C.分类决策规则 D:D.树的剪枝
8.
决策树的学习过程主要包括:( )?A.决策树的生成B.数据清洗C.决策树的剪枝D.特征选择
9.
决策树的学习过程主要包括:( )?A.决策树的生成B.数据清洗C.决策树的剪枝D.特征选择
10.
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
11.
剪枝分为预剪枝和后剪枝 两种,后剪枝是在构建决策树时抑制它的生长,预剪枝是决策树生长完全后再对叶子节点进行修剪( ) 选项:A、对 B、错
12.
决策树学习算法包括哪几个部分? 选项: A:A.特征选择 B.树的生成 C.分类决策规则 D.树的剪枝 B:2 C:3 D:4
13.
决策树学习的三个步骤,依照顺序为何? a.决策树生成 b.特征选择 c.决策树剪枝A.bacB.bcaC.cabD.cba
14.
ID3决策树学习算法就是以()为准则来选择划分属性。
15.
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。
16.
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
17.
关于决策树的说法中正确的是( ) 选项: A、决策树算法的基础是二叉树,但不是所有的决策树都是二叉树,还有可能是多叉树 B、常见的决策树剪枝有先剪枝和后剪枝 C、决策树使用训练数据集进行预测,通过结果比对评估决策树模型 D、决策树中包含根节点、分裂节点和叶节点
18.
决策树学习算法包括哪几个部分? 选项: A:A.特征选择 B.树的生成 C.分类决策规则 D.树的剪枝 B:139 C:139 D:139 E:139
19.
决策树ID3算法的属性选择度量就是使用信息增益,选择最高信息增益的属性作为当前节点的测试属性。( )选项: A:对 B:错
20.
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;
21.
决策树算法ID3基于( )作为属性选择的
22.
ID3决策树算法采用( )来选择划分属性构建决策树选项: A:信息增益; B:信息增益率; C:基尼指数; D:平均熵减最大
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