C4.5算法采用“预剪枝”的方法来修剪决策树。
举一反三
- 关于剪枝,以下算法正确的是:( )。 A: 决策树剪枝的基本策略有预剪枝和后剪枝 B: ID3算法没有剪枝操作 C: 剪枝是防止过拟合的手段 D: C4.5算法没有剪枝操作
- 以下有关决策树剪枝正确的说法是（） A: 预剪枝是在节点分枝前确定是否要继续树增长，可以比较分枝前后的准确率确定。 B: 预剪枝可能导致欠拟合，因此要通过训练样本检验确定合适的树深度。 C: C4.5算法可以处理回归问题。 D: C4.5决策树的目标函数是信息增益。
- CART算法采用预剪枝的剪枝方法
- 决策树的剪枝是为了防止树的过拟合，增强其泛化能力。包括预剪枝和后剪枝。（ ）
- 后剪枝决策树通常比预剪枝决策树保留了更多的分支。一般情形下，后剪枝决策树的欠拟合风险很小，泛化性能往往优于预剪枝决策树。（ ）