在模型树的剪枝过程中，两个叶子结点的期望误差通过加权求和结合在一起作为子树误差。_精华吧

在模型树的剪枝过程中，两个叶子结点的期望误差通过加权求和结合在一起作为子树误差。

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在模型树的剪枝过程中，两个叶子结点的期望误差通过加权求和结合在一起作为子树误差。

A.正确

B.错误

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Tag：数据挖掘与python实践子树误差时间：2021-12-30 20:58:53

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1.对于指数曲线y=a*e^(bx)，令u＝ln y，c＝ln a，经过非线性化回归分析之后，可以转化成的形式为（）。
2.已知对一组观察值(xi，yi)作出散点图后确定具有线性相关关系，若对于y＝bx＋a，求得b＝0.51，x＝61.75，y＝38.14，则线性回归方程为（）。
3.在利用linear（）model.LinearRegression（）构造的reg对象训练模型后，可以通过以下哪行代码查看回归模型系数（）。
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5.利用“linear（）model.LinearRegression（）”训练模型时调用.fit（）方法需要传递的第一个参数是（）。
6.通过代码”from sklearn import linear（）model”引入线性模型模块，并通过代码“reg = linear（）model.LinearRegression（）”构造回归器对象，在训练后做预测时要调用的方法是（）。
7.通过代码”from sklearn import linear（）model”引入线性模型模块，并通过代码“reg = linear（）model.LinearRegression（）”构造回归器对象后，在训练时要调用的方法是（）。
8.假设某分类器在一个测试数据集上的分类结果的混淆矩阵如下所示，请计算该分类器的错误率，以类别yes为正例，计算分类器的查全率recall为（）%。【保留到整数位 PredictedyesnoActualyes155no1020
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10.分类算法针对某个测试数据集的有效性通常通过（）矩阵来反映。