超星 - 决策树 - 查题吧

单选题

与逻辑回归等分类模型相比，决策树具有( )的特点

A. 原理浅显易懂，计算复杂度较小，具有可解释性，方差较大
B. 原理浅显易懂，计算复杂度较大，具有可解释性，偏差较大
C. 原理浅显易懂，计算复杂度较小，具有可解释性，方差较小
D. 原理浅显易懂，计算复杂度较小，具有可解释性，偏差较小

单选题

常用作分类决策树节点不纯度的评价指标中，不包括( )

A. 分类误差率
B. 熵
C. 基尼指数
D. 类先验概率

判断题

对于同一问题同训练集训练出来的分类模型，决策树可具有比逻辑回归更灵活和复杂的分类边界。

A. 对
B. 错

判断题

对于同一问题同训练集训练出来的分类模型，决策树比逻辑回归的模型结构更易受训练数据分布变化的影响。

A. 对
B. 错

判断题

在分类决策树的输入数据中，所有取值空间为连续空间的特征的特征值都必须经过预处理，规范化后才能使用于训练或测试。

A. 对
B. 错

判断题

分类决策树在训练时，其节点分裂的目的是减少节点不纯度。

A. 对
B. 错

判断题

分类决策树训练结束后所有的叶子节点的不纯度值都为0，即所有叶子节点内部的样本类别都相同。

A. 对
B. 错

多选题

在训练决策树时，为了防止过拟合，可以采取以下措施( )

A. 调整预剪枝超参数，减小决策树最大高度
B. 调整后剪枝超参数，提高代价复杂度参数
C. 设置最大叶节点个数，减少该数值
D. 提高叶子节点的最小样例数，及早停止节点分裂
E. 减少训练样本数量

单选题

决策树方法中，使用信息增益做为分裂节点选择的是

A. ID3
B. C4.5
CART

单选题

决策树方法中，使用信息基尼系数做为分裂节点选择的是

A. ID3
B. C4.5
CART

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