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。
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。
举一反三
- 下列关于决策树剪枝的论述不正确的是 A: 决策树剪枝主要是防止欠拟合 B: 决策树算法会产生层数太多，节点数过多的树，因此需要对树进行剪枝处理 C: 预剪枝会依据节点的不纯度设置阈值从而决定是否分裂 D: 后剪枝使用自定义的整体损失函数衡量决策树的优劣，对比剪枝前后的决策树决定是否实施剪枝操作
- 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
- C4.5算法采用“预剪枝”的方法来修剪决策树。
- 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。（ ）
- 下面有关决策树剪枝的说法错误的是() A: 决策树的深度并非越大越好 B: 决策树剪枝的目的是为了降低模型复杂度,从而避免决策树模型过拟合 C: 决策树剪枝可以放在决策树的构造过程中(预剪枝),也可以等决策树模型全部建立后再做(后剪枝) D: 决策树后剪枝的依据是看某层某个非叶子节点转换成叶子节点后, 模型在训练样本集上的准确度是否提升