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决策树的剪枝是为了简化决策树模型,避免过拟合。
决策
剪枝
拟合
发布时间:
2024-05-20 18:48:12
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1.
在决策树模型中,剪枝过程是为了防止过拟合,哪个剪枝方法不基于统计显著性?( )选项: A:事前剪枝 B:事中剪枝 C:事后剪枝 D:基于代价复杂度的剪枝
2.
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
3.
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。
4.
剪枝是决策树学习算法对付“欠拟合”的主要手段选项: A:对 B:错
5.
决策树算法中,预剪枝策略,即边生成决策树,边剪枝。
6.
决策树通过预剪枝和_____提升模型的泛化能力。
7.
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
8.
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
9.
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
10.
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
11.
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
12.
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。
13.
有关过拟合问题的说法正确的是哪些选项: A:过拟合时训练样本的检验准确度会下降; B:神经网络的过拟合可以采用正则化、增加测试样本的方法; C:决策树的过拟合可以采用剪枝方法; D:分类算法一般都会遇到过拟合问题
14.
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。
15.
在进行决策树分类时,以下哪个步骤不是常用的步骤? 选项: A: 特征选择 B: 决策树生成 C: 决策树剪枝 D: 决策树重建
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