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决策树
决策树
31.
有关决策树剪枝的说法错误的是()。
32.
有关决策树分类方法正确的是()。
33.
下列选项中,适用于风险型决策的方法是()。
34.
如何理解决策树模型?
35.
决策树法适用于()决策。
36.
()是最早提出的决策树算法
37.
以下()算法生成的决策树一定是二叉树。
38.
只能对离散型数据进行决策树分类的算法是()。
39.
下列有关决策树的说法不正确的是
40.
关于决策树的说法,以下哪项是正确的?
41.
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。
42.
决策树中的分类结果是最末端的节点的有
43.
以下哪个算法是用于解决分类问题的?
44.
下列哪项属于集成学习()
45.
以下关于随机森林(RandomForest)的说法正确的是()
46.
下列关于决策树模型的表述中,不正确的是()。
47.
在分类方法中,决策树法的结果复杂难懂、可解释性较差。
48.
在决策树中,节点误分率越大,那么()
49.
在决策树中,节点熵越大,那么()
50.
决策树只有单一输出。
51.
决策树是一种由节点和有向边组成的层次结构。下列属于决策树的节点的是:()
52.
决策树算法依据数据类型的不同和树状结构的不同有不同版本的决策树,下列属于决策算法的是:()
53.
决策树中,ID3算法只能处理定性变量,且一个变量使用过后就不能再次使用了。
54.
决策树中,ID3算法的一个变量使用过后还能再次使用。
55.
下面关于决策树的剪枝操作理解错误的是()。
56.
下面关于决策树的剪枝操作理解正确的是()。
57.
决策树的cp值越小,那么()
58.
下面关于决策树的剪枝操作理解不正确的是()。
59.
决策树中,CART算法生成的决策树是结构简洁的二叉树,在每一步的决策树只能选择“是”或“否”,即使一个feature有多个取值,也只能把数据分为两部分。
60.
下列关于随机森林算法,说法错误的是()
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