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[单选题]

通过聚集多个决策树模型来提高分类准确率的技术称为?

A.合并

B.聚集

C.集成

D.加权求和

提问人:网友fengchujun 发布时间:2022-01-07
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第1题

A、等宽离散化

B、等频离散化

C、最大信息增益率离散化

D、聚类离散化

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第2题
下面哪些情况会导致模型过拟合

A、缺乏代表性样本

B、决策树很小

C、决策树过于复杂

D、样本中存在噪声或错误标签

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第3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。( )

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第4题
决策树模型的运算求解过程应()进行。
A.从左向右

B.从右向左

C.从上向下

D.从下向上

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第5题

A.决策树模型

B.蒙特卡洛分析

C.敏感度分析

D.效用分析

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第6题
决策树中,由决策节点引出的分支称为方案分支。
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第7题

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。

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第8题
如果从员工的日常表现数据预测其升职的可能性可以使用下面哪种机器学习方法?

A、关联分析

B、线性回归分析

C、聚类分析

D、决策树 类算法

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第9题
下列说法正确的是?

A、离群(异常)点可以是正确的数据对象或者值

B、离散属性总是具有有限个值

C、噪声和异常是数据错误这一相同表述的两种叫法

D、连续属性离散化可能需要考虑特定的领域知识

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第10题
下面有关过拟合的认识错误的是?

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。

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