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A.分类分析
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题49表
A、决策树剪枝的目的是为了减少训练过程的过拟合，从而提升决策树模型的准确性。
B、决策树剪枝可以放在决策树的构造过程（预剪枝），也可以等决策树模型全部建立后再做（后剪枝）。
C、决策树剪枝的依据是看某层某个非叶节点转换成叶节点后，训练样本集的检验准确度是否提升。
D、决策树剪枝符合Occam剃刀原理（即机器学习模型越简单越好）。
A、决策树可以得到对分类重要的属性，因此可以作为分类特征获取的一种方法。
B、如果要了解影响签署合同快慢的主要因素，可以使用决策树算法。
C、决策树获得的特征可以作为其他算法（例如回归算法的自变量）输入的依据。
D、决策树获得的特征是区分不同类别的最优特征。
A、离群（异常）点可以是正确的数据对象或者值
B、离散属性总是具有有限个值
C、噪声和异常是数据错误这一相同表述的两种叫法
D、连续属性离散化可能需要考虑特定的领域知识
A、过拟合是因为训练样本太多了，把训练样本的规律都拟合进去了，因此检测样本的准确率也很高。
B、减少过拟合的方法可以通过降低决策树的复杂度，例如减少决策树的深度。
C、判断模型是否过拟合可以看随着训练的增加，学习到的模型准确度高了，但检测样本的准确率下降。
D、分类算法都可能会遇到过拟合现象。
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