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
A: 剪枝
B: 回归
C: 小波
D: 调和
举一反三
- 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。
- 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
- 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。
- 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