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单选题
决策树中的Information Gain的计算是用来?()
A

剪枝

B

使树成长

C

处理缺失值和异常值

D

砍树


参考答案

参考解析
解析: 暂无解析
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考题 剪枝是决策树学习算法对付“过拟合”的主要手段() 此题为判断题(对,错)。

考题 决策树的分析程序包括:①剪枝决策。②计算期望值。③绘制树形图。按照分析程序的顺序排列正确的是( )。A.①②③ B.③②① C.③①② D.①③②

考题 下列关于决策树分析法程序的表述错误的是()。A:绘制决策树图形,按要求由右向左顺序展开 B:计算每个结点的期望值 C:剪枝,即进行方案的选优 D:方案净效果=该方案状态结点的期望值一该方案投资额

考题 决策树的分析程序包括:①剪枝决策;②计算期望值;③绘制树形图。下列排序正确的是()。A:①②③ B:③②① C:③①② D:①③②

考题 决策树的分析程序包括①剪枝决策、②计算期望值、③绘制树形图,排序正确的是( )。 A.①②③ B.③②① C.③①② D.①③②

考题 决策树的分析程序包括:①剪枝决策;②计算期望值;③绘制树形图。下列排序正确的是()。 A.①②③ B.③②① C.③①② D.①③②

考题 决策树的分析程序包括:①剪枝决策;②计算期望值;③绘制树形图。其按照分析程序的顺序排列正确的是( )。 A.③②① B.①②③ C.③①② D.①③②

考题 决策树的分析程序包括:①剪枝决策;②计算期望值;③绘制树形图。排序正确的是()A:①②③B:③②①C:③①②D:①③②

考题 关于决策树的叙述中,错误的是()A、决策树就是利用树型模型来描述决策分析问题,并直接在决策树图上进行决策分析的一种方法B、在决策树中,节点包括决策节点、状态节点和结果节点C、在决策树中,决策准则只能是益损期望值D、需要经过多级决策才能完成的决策,可以用多级决策树来表示

考题 以下算法中对缺失值敏感的有()A、ogistic回归B、SVM算法C、CART决策树D、朴素贝叶斯

考题 决策树中的Information Gain的计算是用来?()A、剪枝B、使树成长C、处理缺失值和异常值D、砍树

考题 决策树算法易于理解好实现,且对缺失值、异常值和共线性都不敏感,是做分类预测的首选算法。

考题 关于期望值方法和决策树,正确的说法有()。A、决策树很易懂B、期望值方法是一种计量决策方法C、决策树是期望值方法的一种方法D、决策树很直观E、采用期望值法主要是为了减少结果的不可靠性

考题 决策树是用来描述DFD中()的。A、数据存储B、数据流C、外部实体D、处理逻辑

考题 决策树的分析程序包括①剪枝决策、②计算期望值、③绘制树形图,按照分析程序的顺序排列正确的是()。A、①②③B、③②①C、③④②D、①③②

考题 在决策树法中,决策树由( )组成A、方块结点B、圆形结点C、方案枝D、概率枝E、期望值枝

考题 决策树的具体步骤是()。A、计算期望值→画决策树→修枝选定方案B、画决策树→计算期望值→修枝选定方案C、计算期望值→修枝选定方案→画决策树D、画决策树→修枝选定方案→计算期望值

考题 单选题决策树是用来描述DFD中()的。A 数据存储B 数据流C 外部实体D 处理逻辑

考题 单选题决策树的分析程序包括:①剪枝决策;②计算期望值;③绘制树形图。下列排序正确的是(  )。A ①②③B ③②①C ③①②D ①③②

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考题 多选题以下有关随机森林算法的说法正确的是()A随机森林算法的分类精度不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

考题 判断题决策树算法易于理解好实现,且对缺失值、异常值和共线性都不敏感,是做分类预测的首选算法。A 对B 错

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考题 多选题关于期望值方法和决策树,正确的说法有()。A决策树很易懂B期望值方法是一种计量决策方法C决策树是期望值方法的一种方法D决策树很直观E采用期望值法主要是为了减少结果的不可靠性

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考题 单选题决策树的具体步骤是()。A 计算期望值→画决策树→修枝选定方案B 画决策树→计算期望值→修枝选定方案C 计算期望值→修枝选定方案→画决策树D 画决策树→修枝选定方案→计算期望值

考题 单选题关于决策树的叙述中,错误的是()A 决策树就是利用树型模型来描述决策分析问题,并直接在决策树图上进行决策分析的一种方法B 在决策树中,节点包括决策节点、状态节点和结果节点C 在决策树中,决策准则只能是益损期望值D 需要经过多级决策才能完成的决策,可以用多级决策树来表示