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题目内容 (请给出正确答案)
[单选题]

关于决策树剪枝操作正确的描述是()

A.从中间节点开始

B.从叶节点开始

C.有助于保持树的平衡

D.可以有效降低训练误差

答案
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B、从叶节点开始

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第1题
数据在完成特征工程的操作后,在构建模型的过程中,以下哪个选项不属于决策树构建过程当中的步骤?()

A.特征选取

B.剪枝

C.决策树生成

D.数据清理

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第2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3题
不属于决策树后剪枝方法的是()。

A.错误率降低剪枝

B.熵小于阈值剪枝

C.悲观错误剪枝

D.代价复杂度剪枝

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第4题
决策树过拟合时,先剪枝和后剪枝的效果和计算量完全一样,因此可以随意选择()
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第5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6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7题
下面对Alpha-Beta剪枝搜索算法描述中,哪句描述是不正确的()?

A.在大多数情况下,剪枝会提高算法效率

B.节点先后次序会影响剪枝效率

C.节点先后次序不会影响剪枝效率

D.剪枝本身不影响算法输出结果

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第8题
下列关于决策树算法的论述错误的是()。

A.条件熵H(Y|X)表示在已知特征X的条件下,类别Y的不确定性的度量

B.决策树基本思想是贪心算法,它以自顶(根节点)向下递推生成的方式构造决策树

C.熵可用于描述信息的不确定性或混乱程度,信息的不确定性越大则熵越大,反之越小

D.ID3算法的属性选择度量就是使用信息增益,选择最小信息增益的属性作为当前节点的测试属性

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第9题
对于决策树的优点描述正确的是()。

A.可读性强

B.分类速度快

C.只用于回归问题

D.是无监督学习

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第10题
()操作属于预剪枝。

A.信息增益

B.计算最好的特征切分点

C.限制树模型的深度

D.可视化树模型

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第11题
在下面的选项中,哪些操作属于预剪枝?()

A.信息增益

B.计算最好的特征切分点

C.限制树模型的深度

D.可视化树模型

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