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决策树模型是利用层级节点对数据进行分类的模型。( )
选项:
A:对
B:错
模型
对数
层级
发布时间:
2024-04-08 18:45:05
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1.
决策树是一种基于树形结构的预测模型,每一个树形分叉代表一个分类条件,叶子节点代表最终的分类结果。( )选项: A:对 B:错
2.
监督学习需要基于标记数据进行模型训练,然后利用学习到的关系对新样本进行分类,即给出标记判断。( ) 选项:A、对 B、错
3.
建立逻辑回归模型后,再次抽取测试数据进行分类预测的目的() 选项: A、使用逻辑回归模型对部分预测数据进行预测 B、使用逻辑回归模型对部分测试数据进行预测 C、使用逻辑回归模型对部分预测数据进行检验 D、使用逻辑回归模型对部分测试数据进行检验
4.
随机森林模型由于可以随机选择决策树节点划分特征,这样在样本特征维度很高的时候,仍然能高效的训练模型。( )选项: A:对 B:错
5.
()利用已知类别的样本,训练学习得到一个最优模型,使其达到所要求性能,再利用这个训练所得模型对未知数据进行分类
6.
决策树是一种基于树形结构的预测模型,每一个树形分叉代表一个分类条件,叶子节点代表最终的分类结果,其优点在于易于实现,决策时间短,并且适合处理非数值型数据。( ) 选项: A:对 B:错
7.
决策树是一种基于树形结构的预测模型,每一个树形分叉代表一个分类条件,叶子节点代表最终的分类结果,其优点在于易于实现,决策时间短,并且适合处理非数值型数据。 选项: A:对 B:错
8.
机器学习扩展库sklearn的tree模块提供了用于分类和回归的决策树模型。选项: A:对 B:错
9.
分类预测型任务从已分类的数据中学习模型,并A新的未知分类的数据使用该模型进行解释,得到这些数据的分类。根据标签的不同,分别称为分类任务和预测任务。如果类标签是连续的类别,称为预测任务。 选项:A、对B、错
10.
SVM是分类模型。( )选项: A:对 B:错
11.
白箱模型、灰箱模型、黑箱模型的分类依据是模型的应用领域。() 选项:A、Y、对 B、N、错
12.
机器学习是一种通过利用数据,训练出模型,然后使用模型预测的一种方法。选项: A:错 B:对
13.
机器学习是一种通过利用数据,训练出模型,然后使用模型预测的一种方法。选项: A:对 B:错
14.
至少有一个节点无双亲节点的模型是( )。 选项: A、数据模型 B、层次模型 C、网状模型 D、关系模型
15.
决策树中,所有的数据都会落到叶子节点上。( ) 选项: A:对 B:错
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