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下列关于决策树分类算法的说法正确的是?
A. 树长的太高容易过拟合
B. 树长的太高容易欠拟合
C. 可以通过剪枝限制过拟合
D. 可解释性强
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决策树长的过高容易过拟合

正确答案是:A、C、D。

**分析:**

A: 树长的太高容易过拟合。
- 正确。决策树如果生长得太高,意味着它对训练数据进行了过度拟合,捕捉到了训练数据中的噪声,从而导致模型在测试数据上的表现较差。

B: 树长的太高容易欠拟合。
- 错误。树长的太高一般会导致过拟合,而不是欠拟合。欠拟合通常是因为模型的复杂度不足,不能很好地捕捉数据中的模式。

C: 可以通过剪枝限制过拟合。
- 正确。剪枝是一种常见的技术,通过减少决策树的深度或删除不重要的节点,来防止过拟合,从而提高模型的泛化能力。

D: 可解释性强。
- 正确。决策树模型的一个显著优点是其可解释性强。通过观察决策树的结构,可以直观地理解模型的决策过程和特征的重要性。

所以,正确答案是A、C、D。