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【判断题】

决策树算法易于理解好实现,且对缺失值、异常值和共线性都不敏感,是做分类预测的首选算法。

更多“决策树算法易于理解好实现,且对缺失值、异常值和共线性都不敏感,是做分类预测的首选算法。”相关的问题
第1题

A、随机森林算法的分类精度不会随着决策数量的增加而提高  B、随机森林算法缺失不敏感  C、随机森林算法不需要考虑过拟合问题  D、决策之间相关系数越低、每棵决策分类精度越高的随机森林模型的分类效果越  

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第2题

A、ogistic回归  B、SVM算法  C、CART决策  D、朴素贝叶斯  

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第3题

A、剪枝  B、使成长  C、处理缺失  D、砍  

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第4题

A、冗余属性不会决策的准确率造成不利的影响  B、子可能在决策中重复多次  C、决策算法于噪声的干扰非常敏感  D、寻找最佳决策是NP完全问题  

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第5题

A、冗余属性不会决策的准确率造成不利的影响  B、子可能在决策中重复多次  C、决策算法于噪声的干扰非常敏感  D、寻找最佳决策是NP完全问题  

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第7题

A、表达式求  B、快速排序算法实现  C、的层次次序周游算法实现  D、二叉称序周游算法实现  

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第8题

A、用一个样本统计量的代替缺失  B、用从一个统计模型计算出来的去代替缺失  C、将有缺失的个案删除  D、将有缺失的个案保留,仅在相应的分析中做必要的删除  

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