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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
发布时间:
2024-06-06 12:16:44
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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.
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
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 C:减少树的深度 D:减少树的数量
4.
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
5.
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
6.
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
7.
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( C ) 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
8.
1194.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
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(learnin grate)C.减少树的深度D.减少树的数量
10.
(单选题,1.0分) 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: 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
11.
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
12.
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
13.
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;
14.
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
15.
如果决策树过度拟合训练集,可以减少max_depth限制模型,使其正则化。
16.
同一个数据集上,通常使用随机森林的方法训练分类模型需要的时间比C4.5决策树更长。选项: A:正确; B:错误
17.
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。
18.
决策树的生成过程中,根据选择的特征评估标准,从上至下递归地生成子节点,直到数据集不可分则停止决策树停止生长的过程称为A.特征选择B.决策树生成C.决策树训练D.剪枝
19.
决策树学习本质上是从训练数据集中归纳出一组______规则。
20.
并行决策树算法既可以对数据集进行水平分割也可以对数据进行垂直分割。
21.
随机森林是一类专门为决策树分类器设计的组合方法,它组合了( )对样本进行训练和预测。 选项: A: 多个数据集 B: 多棵决策树 C: 多组规则 D: 多个模块
22.
为了防止过拟合,我们可以利用交叉验证方法,对已经划分出训练集.验证集合测试集的数据来说,交叉验证使用的数据集是其中的()。
23.
为了使决策过程清晰化,我们可以使用决策图或决策树
24.
随机森林中的Bagging指的是什么? 选项: A、随机选择特征进行决策树的训练 B、随机选择数据样本进行决策树的训练 C、随机选择初始参数进行模型的训练 D、随机选择决策树进行模型的集成
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