以下关于剪枝的描述中，哪一项是错误的？
A: 决策树容易过拟合需要剪枝来缩小树的结构和规模。预剪枝中设置的层数是一个超参数。
B: 预剪枝中设置的层数是一个超参数。
C: ID3 算法中都会进行剪枝。
D: 剪枝可以分为预剪枝和后剪枝。
A: 决策树容易过拟合需要剪枝来缩小树的结构和规模。预剪枝中设置的层数是一个超参数。
B: 预剪枝中设置的层数是一个超参数。
C: ID3 算法中都会进行剪枝。
D: 剪枝可以分为预剪枝和后剪枝。
C
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
- 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。（ ）
- 关于对决策树进行剪枝的说法中正确的是（） A: 先剪枝和后剪枝都可以降低决策树的过拟合风险 B: 后剪枝决策树的训练时间会比先剪枝决策树和未剪枝决策树长很多 C: 先剪枝和后剪枝都是利用验证集精度来判断是否剪枝的 D: 一般来说，后剪枝要比先剪枝的效果好很多
- 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
- 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。（ ）
内容
- 0
CART算法采用预剪枝的剪枝方法
- 1
关于决策树的剪枝,下列说法正确的是() A: 通常有先剪枝和后剪枝两类方法 B: 先剪枝在产生完全的决策树之前停止决策树增长 C: 先剪枝是先产生完全的决策树,然后剪枝 D: 后剪枝是先产生完全的决策树,然后剪枝
- 2
决策树的剪枝策略有： A: 预先剪枝 B: 后剪枝 C: 边建树边剪枝 D: 直接剪枝
- 3
决策树的剪枝策略有： A: 预先剪枝 B: 后剪枝 C: 边建树边剪枝 D: 直接剪枝
- 4
决策树剪枝策略中，按照剪枝的时间先后可以分为（ ）和（ ）。