有关决策树与特征工程的关系,以下说法错误的是?
A.决策树可以得到对分类重要的属性,因此可以作为分类特征获取的一种方法。
B.如果要了解影响签署合同快慢的主要因素,可以使用决策树算法。
C.决策树获得的特征可以作为其他算法(例如回归算法的自变量)输入的依据。
D.决策树获得的特征是区分不同类别的最优特征。
A.决策树可以得到对分类重要的属性,因此可以作为分类特征获取的一种方法。
B.如果要了解影响签署合同快慢的主要因素,可以使用决策树算法。
C.决策树获得的特征可以作为其他算法(例如回归算法的自变量)输入的依据。
D.决策树获得的特征是区分不同类别的最优特征。
A. 决策树可以直观地描述决策过程
B. 决策影响图可以直观地描述决策要素之间的关系
C. 决策影响图可以直观地描述决策要素之间的关系。适合复杂的决策
D. 决策树也适合复杂的决策,决策影响图能直观地表示决策结果的计算过程
A、随机森林是一种集成算法,可以使用CART等基学习器提高分类的性能。
B、类似装袋法的样本抽样方法,保证每棵树的学习样本集的多样性。
C、每颗树都是从属性集随机抽取一定数目的属性作为候选的特征。
D、随机森林训练后只需选择性能最好的树最为预测模型。
A. 决策树是在不确定条件下进行决策的一种方法
B. 决策树和贝叶斯标准都可以用在风险的条件下决策
C. 期望利润标准就是现实主义决策标准
D. 乐观主义决策标准和保守主义者的决策标准应用于同一决策问题时的答案往往是一致的
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
A、决策树算法是无监督学习
B、规则归纳问题,适合用决策树来表示
C、属性在决策树中的位置不同,决策树的效率是不同的
D、如果根据一个属性做判断,样本仍然有若干种情况,则该属性不应该出现在决策早期
A. 决策树是用图形方式描述正在考虑中的某项决策及选择这个或那个备选方案的潜在后果
B. 决策树分析是一种风险工具,可用来选择最适当的应对策略
C. 它主要是一种用于定性分析风险分析的图形技术,通常不用于定量分析风险分析
D. 决策树分析利用预期货币价值分析来帮助组织识别各种备选方案的相对价值
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