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题目内容 (请给出正确答案)
[单选题]

后剪枝是先从训练集生成一颗完整的决策树,然后()对非叶结点进行考察。

A.自上而下

B.在划分前

C.禁止分支展开

D.自底向上

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第1题
预剪枝决策树其训练时间开销比后剪枝决策树要大得多。()
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第2题
预剪枝使得决策树的很多分子都没有展开,会导致()。

A.显著减少训练时间开销

B.显著减少测试时间开销

C.降低过拟合风险

D.提高欠拟合风险

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第3题
如果在大型数据集上训练决策树。为了花费更少的时间来训练这个模型,下列哪种做法是正确的()。

A.增加树的深度

B.增加学习率

C.减小树的深度

D.减少树的数量

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第4题
决策树递归停止的条件为()。

A.训练数据集使用完

B.所有的类标签完全相同

C.特征用完

D.遇到丢失值

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第5题
某单位运用随机森林算法思想建立抢修热点模型。该模型主要预测下期台区工单数量,构建抢修热点。以下模型算法构建步骤中合理的顺序是:()。

A.将历史数据进行随机自助法重抽样,生成N个训练样本集

B.将N个训练样本集分别做决策树,生成N棵决策树

C.将N棵决策树随机构成随机森林

D.未来根据预测样本气候环境、设备属性、设备工况进行随机森林决策投票,得出针对该预测样本最优的决策树进行运算,并计算出最终结果。

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第6题
关于bagging下列说法错误的是:()。

A.各基分类器之间有较强依赖,不可以进行并行训练

B.最著名的算法之一是基于决策树基分类器的随机森林

C.当训练样本数量较少时,子集之间可能有重叠

D.为了让基分类器之间互相独立,需要将训练集分为若干子集

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第7题
随机森林的随机性主要体现在()。

A.决策树选择的随机性

B.数据集的随机性

C.待选特征的随机性

D.参数选择的随机性

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第8题
决策树()情况下会导致递归返回。

A.当前节点包含的样本全属于同一类

B.当前属性集为空

C.当前节点包含的样本集合为空

D.所有样本在所有属性上取值相同

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第9题
在决策树中,随着树中结点数变得太大,即使模型的训练误差还在继续减低,但是检验误差开始增大,这是出现了模型拟合不足的问题。()
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第10题
关于神经网络,下列说法正确的是()。

A.增加网络层数,可能会增加测试集分类错误率

B.增加网络层数,一定会增加训练集分类错误率

C.减少网络层数,可能会减少测试集分类错误率

D.减少网络层数,一定会减少训练集分类错误率

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第11题
对于Boosting算法描述错误的是()。

A.可将强学习器降为弱学习器

B.从初始训练集训练基学习器

C.对训练样本分布进行调整

D.做错的训练样本多次训练

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