关注微信公众号《课帮忙》查题 关注微信公众号《课帮忙》查题 关注微信公众号《课帮忙》查题 关注微信公众号《课帮忙》查题 关注微信公众号《课帮忙》查题 关注微信公众号《课帮忙》查题 公告：维护QQ群：833371870，欢迎加入！公告：维护QQ群：833371870，欢迎加入！公告：维护QQ群：833371870，欢迎加入！ 2022-06-08 在决策树创建时，由于数据中的噪声和离群点，许多分支反应的是训练数据中的异常。（）方法处理这种过分拟合数据问题。 A: 小波 B: 调和 C: 剪枝 D: 回归 在决策树创建时，由于数据中的噪声和离群点，许多分支反应的是训练数据中的异常。（）方法处理这种过分拟合数据问题。A: 小波B: 调和C: 剪枝D: 回归 答案： 查看 举一反三 在决策树创建时，由于数据中的（），许多分枝反映的是训练数据中的异常。 A: 鼓声 B: 噪声 C: 离群点 D: 离散点 在决策树创建时，由于数据中的，许多分枝反映的是训练数据中的异常 当决策树出现过拟合后,需要使用( )技术来缩小树的结构和规模。 A: 剪枝 B: 回归 C: 小波 D: 调和 在噪声数据中，波动数据比离群点数据偏离整体水平更大。 采用悲观剪枝方法对决策树进行剪枝时,要先将数据分为训练集和测试集两部分。<br/>()
