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[单选题]

关于决策树的说法是正确的是()

A.子树在决策树中是唯一的

B.决策树算法对于噪声的干扰非常敏感

C.决策树算法对中间值的缺失敏感

D.冗余属性不会对决策树的准确率造成不利的影响

答案
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更多“关于决策树的说法是正确的是()”相关的问题

第1题

以下哪项关于决策树的说法是错误的()

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

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第2题

决策树是做分类预测的最优算法,因为此算法对噪声数据和共线性都不敏感。()
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第3题

以下有关随机森林算法的说法正确的是()

A.随机森林算法的分类精度不会随着决策树数量的增加而提高。

B.随机森林算法对异常值和缺失值不敏感。

C.随机森林算法不需要考虑过拟合问题。

D.决策树之间相关系数越低、每棵决策树分类精度越高的随机森林模型的分类效果越好。

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第4题

决策树算法中()是一个完全二叉树算法,按照深度优先的策略构造决策树,采用Gini系数选择属性。

A.CHAID

B.ECHAID

C.CART

D.QUEST

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第5题

以下算法中对缺失值敏感的有()

A.Logistic回归

B.SVM算法

C.CART决策树

D.朴素贝叶斯

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第6题

以下关于决策树的说法正确的是()

A.决策树越复杂,分类能力越强

B.在性能相同的情况下,通常选择能充分利用各种属性的决策树

C.对于某一个数据集,只有一个决策树可以将其完美分开

D.对于某一个数据集,可以生成多个决策树

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第7题

用于监督分类的算法有()。A支持向量机B决策树C神经网络

用于监督分类的算法有()。

A支持向量机

B决策树

C神经网络

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第8题

决策树算法易于理解好实现,且对缺失值、异常值和共线性都不敏感,是做分类预测的首选算法。()
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第9题

随机森林算法的分类精度不会随着决策树数量的增加而提高,通常300~500棵决策树的组合是适宜的()
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第10题

关于期望值方法和决策树,正确的说法有()。

A.决策树很易懂

B.期望值方法是一种计量决策方法

C.决策树是期望值方法的一种方法

D.决策树很直观

E.采用期望值法主要是为了减少结果的不可靠性

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第11题

以下哪项关于决策树的说法是错误的()?

A.决策树的构建是一种自下向上的归纳过程

B.决策树是一种树形结构,每个节点表示在某个属性上的测试

C.决策树的构建是种自顶向下的递归过程

D.决策树的每个分支表示一个测试输出,叶子节点表示一种类别

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