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提问人:网友cccllll1850749 发布时间:2022-01-06
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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。()

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更多“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”相关的问题
第1题
以下描述错误的是()

A.层次模型是用树形结构来表示各类实体以及实体间的联系。

B.网状模型是使用网状结构来表示各类实体以及实体间的联系,它是对层次模型的拓展。

C.关系模型是一种表结构,每个表称作一个关系。

D.关系模型的二维表中,每一行数据称作一条记录,每一列数据称作属性,列标题称作属性名。

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第2题
为了使决策方法形象化,把计算过程画成树形结构,称为决策树,由节点和分支组成,可适用于任何一种决策方法的形象化。其中各种节点的表示符号正确的是()。

A.条件节点为菱形◇

B.决策节点为正方形口

C.状态节点为圆形o

D.原始节点为三角形△

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第3题
蛋白质三级结构预测主要方法有实验方法、同源模建和从头预测3种。用从头预测方法来获得蛋白质结构模型的特点是()

A.不能做小分子预测,计算量大

B. 适于对蛋白质核心结构进行预测,计算量小

C. 对序列相似度高的序列模拟比较有效,是最常用的一种方法

D. 基于分子动力学原理,寻找能量最低的构象

E. 基于同源比对原理,寻找能量最高的构象

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第4题
蛋白质三级结构预测主要方法有实验方法、同源模建和从头预测3种。用从头预测方法来获得蛋白质结构模型的特点是()

A.不能做小分子预测,计算量大

B.适于对蛋白质核心结构进行预测,计算量小

C.对序列相似度高的序列模拟比较有效,是最常用的一种方法

D.基于分子动力学原理,寻找能量最低的构象

E.基于同源比对原理,寻找能量最高的构象

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第5题
()是根据数据的属性采用树状结构建立决策模型,常常用来解决分类和回归问题。

A.回归算法

B.正则化方法

C.基于实例的算法

D.决策树算法

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第6题
Adaboost的核心思想是()。

A.给定一个弱学习算法和一个训练集,将该学习算法使用多次,得出预测函数序列,进行投票

B.针对同i个训练集训练不同的弱分类器并集合起来,构成一个强分类器

C.利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器

D.基于前向策略的加法模型,每阶段使用一个基模型去拟合上一阶段基模型的残差

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第7题
GBDT是一个树形分类器的集合,它用随机的方式建立一个由很多的决策树组成森林,并且每一棵决策树之间是没有关联的。()
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第8题
OSI开放式网络系统互联标准参考模型是()

A.一种树形拓扑结构

B.一种网络系统的物理连接标准

C.一种异构系统互联的分层结构

D.一种同构系统互联的分层结构

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第9题
基于课上的数据源(AdventureWorksDW2012),解决下面问题: 1.(30分)根据课上创建的“Bike Buyer”决
策树,回答问题: (1)决定购买自行车的最重要的三个属性是什么? (2)分别找出购买和不购买自行车的概率最高的两个节点(4个级别的树) (3)给出该决策树的准确度,并预测prospectivebuyer表中的人的bike buyer 倾向。(截图即可) 2.(30分)在上面的数据源上自己再新建一个决策树,这次的预测属性是houseownerflag(是否拥有住房),回答问题: (1)拥有住房(houseownerflag=1)的人的特征。 (2)决定是否拥有住房的主要因素有哪些? (3)给出模型的准确度。 3. (选做 这次的输出属性是数值类型)在上面的数据源上自己再新建一个决策树,这次的预测属性是yearlyincome(年收入),回答问题: (1)观察预测属性是连续属性和分类属性的决策树有什么不同? (2)影响收入的主要因素有哪些? (3)预测vtargetmail表中顾客的年收入。并给出预测收入最高的5位顾客的信息。

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第10题
数据挖掘的分类方法很多。根据不同挖掘方法,可将其分为(47)。A.分类或预测模型发现,数据归纳、聚类、

数据挖掘的分类方法很多。根据不同挖掘方法,可将其分为(47)。

A.分类或预测模型发现,数据归纳、聚类、关联规则发现,序列模式发现,依赖关系或依赖模型发现,异常和趋势发现等等

B.机器学习法、统计方法、神经网络方法和数据库方法

C.归纳学习方法(决策树、规则归纳等)、基于范例学习、遗传算法等

D.回归分析、判别分析、聚类分析、探索性分析等

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