预剪枝使得决策树的很多分子都没有展开，则会导致的结果有（   ）。

试卷相关题目

• 1下列关于决策树的优点的描述正确的是（）

  A.可读性强

  B.分类速度快

  C.只用于回归问题

  D.是无监督学习

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• 2决策树在（   ）情况下会导致递归返回。

  A.当前节点包含的样本全属于同一类

  B.当前属性集为空

  C.当前节点包含的样本集合为空

  D.所有样本在所有属性上取值相同

  E."

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• 3决策树的划分选择有（   ）。

  A.增益系数

  B.信息增益

  C.增益率

  D.基尼系数

  E.信息增益量

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• 4决策树递归返回的条件有（   ）。

  A.训练数据集使用完

  B.所有的类标签完全相同

  C.特征用完

  D.遇到丢失值

  E."

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• 5常见的聚类性能度量外部指标有（   ）。

  A.Jaccard 系数

  B.DB 指数

  C.FM指数

  D.以上答案都正确

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• 6可作为决策树选择划分属性的参数有（ ）。

  A.信息增益

  B.信息增益率

  C.基尼指数

  D.密度函数

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• 7下列关于Ridge回归的说法正确的有（   ）。

  A.若λ=0,则等价于一般的线性回归

  B.若λ=0,则不等价于一般的线性回归

  C.若λ=+∞,则得到的权重系数很小，接近于零

  D.若λ=+∞,则得到的权重系数很大，接近与无穷大

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• 8一个监督观测值集合会被划分为（ ）。

  A.训练集

  B.验证集

  C.测试集

  D.预处理集

  E."

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• 9重新划分样本到正例类和反例类。下列说法正确的有（ ）。

  A.增加阈值不会提高召回率

  B.增加阈值会提高召回率

  C.增加阈值不会降低查准率

  D.增加阈值会降低查准率

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• 10下列关于AUC面积的描述正确的有（   ）。

  A.AUC被定义为ROC曲线下与坐标轴围成的面积

  B.AUC面积的值大于1

  C.AUC面积的值等于0.5时，真实性最低，无应用价值

  D.AUC面积的值越接近1.0,检测方法真实性越高

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