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
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
A,C
举一反三
- 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。（ ）
- 后剪枝是在决策树生长完成之后，对树进行剪枝。
- 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
- 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
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决策树中，先剪枝和后剪枝都可以降低过拟合风险，使决策树的泛化性能提升。
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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
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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
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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
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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