下列关于决策树的说法错误的是()。
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
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
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
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
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
A.随机森林中的基分类器通常是CART决策树
B.agging方法得到的分类器对于噪声数据和过拟合问题更具健壮性
C.Boosting可将弱学习器提升为强学习器
D.Stacking的结果由最初的学习器决定
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
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决策树职能进行单级决策
C决策树分级越多决策树就会越复杂
D决策树能够使项目管理者有步骤地进行决策