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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。
A、正确;
B、错误
发布时间:
2025-05-07 17:42:29
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1.
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。
2.
使得网络在训练数据上的预测误差逐渐减小,从而提高模型的准确性。为了防止过拟合,
3.
下列关于决策树的表述中,正确的有( )。
4.
若在训练过程中产生了过拟合,则需要继续对模型进行训练。
5.
()是决策树学习算法对付过拟合的主要手段。
6.
决策树归纳算法是为了解决什么问题?
7.
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。( )
8.
在决策树模型中,校验集的用途是
9.
决策树模型中应如何妥善处理连续型属性:
10.
基于有限训练集模型估计出后验概率,决策树、神经网络、支持向量机都属于生成式模型。
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