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决策树的模型可解释性较差。
A、正确;
B、错误
发布时间:
2025-05-13 16:13:52
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(
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答案:
错误
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1.
决策树的模型可解释性较差。
2.
•模型的可解释性可能较差,影响实际应用中的信任度。
3.
决策树是基于规则的树状结构的算法,可解释性较强。( )
4.
SHAP不是用于机器学习模型的预测结果的可解释性的方法。( )
5.
深度学习模型在复杂问句处理、推理支持和可解释性方面还需进一步提升。( )
6.
道德决策树模型是1981年由( )等人设计的。
7.
在决策树模型中,校验集的用途是
8.
决策树剪枝的目的是为了减少训练过程的过拟合,从而提升决策树模型的准确性。
9.
决策树的适用面较广,对于分类应用和回归应用,决策树都可以被用来构建模型。( )
10.
决策树模型中应如何妥善处理连续型属性:
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