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决策树
决策树
1.
以下哪个不是深度学习中的常见层类型?
2.
随着决策树学习时的深度增加,会发生什么现象?
3.
风险决策分析的主要方法有()。
4.
决策树模型包括:
5.
若数据集的属性全为离散值,决策树学习时,()把用过的属性再作为划分属性。
6.
()是一种定性决策方法
7.
事件树分析,是从决策树引申而来的分析方法。()
8.
下列哪个()模型属于无监督学习
9.
决策树的构成顺序是什么?()。
10.
以下属于定量决策方法的有()。
11.
下列算法中哪种是分类算法()?
12.
总结是愥顾和检查一愡阶段内的工作、生产、慍习任楞的完憒情况,进行(),找出愞验愢训并形憒文字的应用文。
13.
关于随机森林算法中的决策树训练,下列说法正确的有
14.
CART决策树使用Gini值作为评判标准.类别分布越均匀,则Gini值越大;类分布越不均匀,则Gini值越小.
15.
哪些算法不需要数据归一化?()
16.
下列选项不属于专家系统底层核心部分的是()。
17.
有关决策树剪枝的说法错误的是()。
18.
有关决策树分类方法正确的是()。
19.
下列选项中,适用于风险型决策的方法是()。
20.
如何理解决策树模型?
21.
决策树法适用于()决策。
22.
()是最早提出的决策树算法
23.
以下()算法生成的决策树一定是二叉树。
24.
只能对离散型数据进行决策树分类的算法是()。
25.
下列有关决策树的说法不正确的是
26.
关于决策树的说法,以下哪项是正确的?
27.
决策树学习是一种逼近离散值目标函数的方法,学习到的函数被表?为一棵决策树。
28.
决策树中的分类结果是最末端的节点的有
29.
以下哪个算法是用于解决分类问题的?
30.
下列哪项属于集成学习()
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