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分类变量使用()建立预测模型

  • A、决策树
  • B、分类树
  • C、离散树
  • D、回归树

参考答案

更多 “分类变量使用()建立预测模型A、决策树B、分类树C、离散树D、回归树” 相关考题
考题 下列有关项目决策树的说法,正确的有()。 A.决策树是一个从左至右一次展开的树状图B.决策树只能进行单级决策C.决策树的分级越多,决策树图就会越复杂D.决策树能够使项目管理者有步骤地进行决策

考题 下列有关项目决策树的说法正确的是() A、决策树是一个从左至右依次展开的树状图B、决策树只能进行单级决策C、决策树的分级越多,决策树图就会越复杂D、决策树能够使项目管理者有步骤地进行决策

考题 决策树模型的缺点是分类效率低。() 此题为判断题(对,错)。

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 用于监督分类的算法有()。A、支持向量机B、决策树C、神经网络D、线性回归

考题 如何用决策树进行分类?

考题 以下哪种方法不属于有监督学习模型()A、线性回归B、决策树C、主成分分析D、随机森林

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 以下哪种方法不属于于监督学习模型()A、决策树B、线性回归C、关联分析D、判别分析

考题 ()是研究已分类资料的特征,分析对象属性,据此建立一个分类函数或分类模型,然后运用该模型将其他未经分类或新的数据分派到不同的组中。A、聚类B、分类C、时间序列D、决策树

考题 以下哪项关于决策树的说法是错误的?()A、冗余属性不会对决策树的准确率造成不利的影响B、子树可能在决策树中重复多次C、决策树算法对于噪声的干扰非常敏感D、寻找最佳决策树是NP完全问题

考题 系统安全分析法中常用的方法有()等。A、事件树和决策树B、事件树和事故树C、事故树和故障树D、危害树和危险树

考题 下列有关项目决策树的说法正确的是()A、决策树是一个从左至右展开的树状图B、决策树只能进行单级决策分析C、决策树分级越多,决策树图就会也复杂D、决策树能够使项目管理者有步骤地进行决策E、决策树可以把所有因素都考虑进去

考题 以下关于决策树的说法中,不正确的是()。A、冗余属性不会对决策树的准确率造成不利的影响B、子数可能在决策树中重复多次C、决策树算法对于噪声的干扰非常敏感D、寻找最佳决策树是NP完全问题

考题 以下算法中,不属于分类预测的典型算法的是()A、Logistic回归B、决策树C、K-means算法D、神经网络

考题 战略目标的确定方法包括( )。A、回归分析法B、时间序列法C、决策矩阵法D、决策树法E、模拟模型法

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 决策树是一种基于树形结构的预测模型,每一个树形分叉代表一个分类条件,叶子节点代表最终的分类结果,其优点在于易于实现,决策时间短,并且适合处理非数值型数据。

考题 ()是指将对具有共同趋势或结构的数据进行分组。A、聚类B、分类C、时间序列D、决策树

考题 单选题以下哪种方法不属于于监督学习模型()A 决策树B 线性回归C 关联分析D 判别分析

考题 单选题()关注的是输入变量与结果之间的关系,即了解一个目标变量如何随着属性变量的变化而变化。A 分类B 决策树C 回归D 聚类

考题 多选题用于监督分类的算法有()。A支持向量机B决策树C神经网络D线性回归

考题 判断题决策树是一种基于树形结构的预测模型,每一个树形分叉代表一个分类条件,叶子节点代表最终的分类结果,其优点在于易于实现,决策时间短,并且适合处理非数值型数据。A 对B 错

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

考题 问答题IBLE决策树的表示形式是什么?比较IBLE决策树和ID3决策树有什么不同?

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