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提问人：网友bowlder 发布时间：2022-01-07
[单选题]

下面哪种情景更适合使用决策树进行预测？

A.分析客户性别与购物偏好的关系

B.预测银行客户的流失

C.股票未来价格的预测

D.研究微薄用户的情感与电影票房的关系

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更多“下面哪种情景更适合使用决策树进行预测？”相关的问题
第1题
决策树方法来常用来分析解决（）决策问题。

A. 确定型

B. 风险型

C. 不确定型

D. 博弈型

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第2题
决策树被执行前，有的决策树表达式中使用的变量不需要同影像文件相匹配。
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第3题
决策树更适合()决策。
A.风险型决策

B.确定型决策

C.不确定型决策

D.以上三种方法均可

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第4题
对于决策树分类算法，可视化技术可以选择连续属性的合适分割点。
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第5题
决策树是一种基于树形结构的预测模型，每一个树形分叉代表一个分类条件，叶子节点代表最终的分类结果，其优点在于易于实现，决策时间短，并且适合处理非数值型数据。( )

点击查看答案
第6题
分类算法中下面那些说法是正确的？

A、作为决策树分支属性的选择方法，信息增益的效果不如Gini指数。

B、一般而言，分类算法准确率提高，召回率就会下降，因此可以使用F1值作为评价分类算法的综合评价指标。

C、k折交叉校验中的k可以通过实验确定合理的值，常用取10。

D、对于同一个训练样本集，不同的决策树算法可能得到不同的决策树模型，模型的好坏可以比较检验样本的评价指标确定。

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第7题
提升法之所以能提高样本分类的正确率，是因为以下哪些原因？

A、通过多轮分类获得多个分类模型。

B、每轮生成的模型都会减少错误样本的权重，使得分错的样本能在下一次重点学习。

C、对新样本预测时采用多轮训练得到的分类模型的预测结果的加权平均值。

D、通过提高每轮训练得到的分类模型的准确率。

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第8题
欠拟合是对训练样本的拟合程度不够，因此测试样本的准确率也不会高。
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第9题
判断决策树剪枝的合理性主要看剪枝是否能减少训练的误差。
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第10题
k折交叉校验增加了分类算法的抗噪能力，也增加了样本的覆盖度，因此可以提高分类的准确度。
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