剪枝题目答案解析,剪枝题目答案解析1

A使用AWSGlueML转换来创建预测,然后使用AmazonQuickSight来可视化数据。

B使用亚马逊快速见解来可视化数据,然后使用机器学习驱动的预测来预测关键业务指标。

C使用AWSMarketplace预构建的MLAMI创建预测,然后使用AmazonQuickSight可视化数据。

D使用计算字段创建新的预测,然后使用AmazonQuickSight进行数据可视ITE

17.下列选项中属于实现决策树分类方法时的常见组件有()

A、基分类器

B、激活函数

C、剪枝方法

D、划分目标

18.以下选项中属于决策树剪枝策略的有()

A、预剪枝

B、后剪枝

C、最大后验

D、最小风险

3.在决策树剪枝后,剪枝节点的类别非纯度相比剪枝前该分枝上各个节点的平均非纯度通常会怎样变化()

A、显著增加

B、显著减少

C、保持不变

D、无法预测

22决策树的分析程序包括:①剪枝决策;②计算期望值;③绘制树形图。正确的排序是()

A.①②③

B.③②①

C.③①②

D.①③②

21决策树的分析程序包括①剪枝决策、②计算期望值、③绘制树形图,排序正确的是()。

27决策树的分析程序包括①剪枝决策、②计算期望值、③绘制树形图,排序正确的是()。

6决策树的分析程序包括:①剪枝决策;②计算期望值;③绘制树形图。正确的排序是()

12决策树的分析程序包括:①剪枝决策;②计算期望值;③绘制树形图。其按照分析程序的顺序排列正确的是()。

A.③②①

B.①②③

45决策树的分析程序包括:①剪枝决策;②计算期望值;③绘制树形图。按照分析程序的顺序排列正确的是()。

26决策树的分析程序包括①剪枝决策、②计算期望值、③绘制树形图,排序正确的是()。

19决策树的分析程序包括:①剪枝决策;②计算期望值;③绘制树形图。下列排序正确的是()。

145.修剪是在基础上根据某种目的而实施的。

A、整形

B、剪枝

C、回缩

D、疏枝

决策树学习算法主要包括①决策树的生成、②决策树的剪枝、③特征选择等3个部分,3个部分顺序正确的是()

A.②①③B.③②①C.③①②D.①②③

基于状态空间的搜索算法是()。

A.A*算法B.与或树搜索C.极大极小分析法D.α-β剪枝技术

扦插∶播种A、分株∶嫁接

B、授粉∶孤雌生殖

C、剪枝∶分根

D、克隆∶受精

A.嫁接/剪枝定时器

B.出接口有效期定时器

C.注册抑制定时器

D.Hello消息定时器

在模型树的剪枝过程中,两个叶子结点的期望误差通过加权求和结合在一起作为子树误差。

A.正确B.错误

关于剪枝,以下算法正确的是:()。

A.决策树剪枝的基本策略有预剪枝和后剪枝B.ID3算法没有剪枝操作C.剪枝是防止过拟合的手段D.C4.5算法没有剪枝操作

C4.5是通过代价复杂度剪枝。

下列哪些报文是PIM-DM模式独有的(多选)

下列修剪中常在生长期进行的是()。

基于状态空间的搜索算法是()

PIM-DM中,路由器会为被裁剪的下游接口启动一个剪枝定时器,定时器超时后接口就会恢复转发。默认情况下该定时器是多少秒?

扦插∶播种

A.分株∶嫁接

B.授粉∶孤雌生殖

C.剪枝∶分根

D.克隆∶受精

扦插播种

A.分株嫁接B.授粉孤雌生殖C.剪枝分根D.克隆受精

下列属于决策树中应该剪枝的情景是()。

A.一个结点关联的数据集的信息熵高于指定阈值B.一个结点关联的数据集的信息熵低于指定阈值C.双亲结点的误差比子女结点的加权误差大D.双亲结点的误差比子女结点的平均误差大

ID3算法的缺点不包括()。

A.ID3没有剪枝策略,容易过拟合B.信息增益准则对可取值数目较多的特征有所偏好,类似“编号”的特征其信息增益接近于1C.既能用于处理离散分布的特征,也能用于连续分布的特征处理D.没有考虑缺失值

每一次比较都使搜索范围减少一半的方法是()。A.二分查找B.启发式算法C.minimax算法D.剪枝算法

图中的剪枝过程称为()剪枝。A.AlphaB.BetaC.MinD.Max

围棋AI()是基于AlphaBeta剪枝算法的。A.GNUGoB.MoGoC.DeepZenGoD.AlphaGo

深蓝在开局阶段的算法主要是()。A.二分查找法B.AlphaBeta剪枝C.深度优先搜索D.启发式算法

A草木灰

B珍珠岩

C浆糊

D蛭石

A构建树的过程中需要剪枝

B树的数量和每棵树的特征需要人为设定

C分裂节点的选择依据是最大信息增益

D分裂节点的选择依据是最小基尼指数

A先剪枝和后剪枝都可以降低决策树的过拟合风险

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。

A枝条

B杂物和枯萎黄叶

C鲜叶

D鲜花

ATRUE

BFALSE

A旺枝轻剪,弱枝重剪,枯枝全剪,枝枝都剪

B壮枝保留8~10对芽

C弱枝保留3~5对芽

D细弱病枯枝和缠绕枝高叉枝要全剪

A剪枝

B增加训练次数

C进行交叉检验

D以上均可

剪枝修枝产生的大的树枝应该由()清除。

A.园林部门

B.环卫作业部门

C.市政部门

D.所在街道

13、中国大学MOOC:在Alpha-Beta剪枝算法中,我们把一个结点可能取值的上界记作____值,下界记作____值。

使用剪枝的方法可以避免决策树发生过拟合的问题,一般是从叶子节点开始合并。

A、正确

B、错误

对Apriori算法工作原理最贴切的说法是()。

A、空间剪枝

B、启发式搜索

C、折半查找

D、分支定界

哪种决策树没有剪枝操作()。

A、C4.5

B、CART

C、ID3

D、以上都不对

以下关于剪枝操作说法正确的是()。

A、CART采用的是悲观策略的预剪枝

B、ID3没有剪枝策略

C、C4.5采用的是基于代价函数的后剪枝

D、以上说法都不对

ID3算法可以实现剪枝和连续值的处理

决策树的剪枝有

C、插入剪枝

D、没有正确答案

决策树中的剪枝处理是用来防止

A、欠拟合

B、过拟合

C、合适拟合

D、都不对

剪枝可以解决决策树欠拟合问题

决策树为了防止过拟合,可以采用如下哪些方法

在机器学习中,决策树的剪枝分为两种,分别是

决策树解决过拟合问题常用的方法是:

A、剪枝

B、增加节点

C、减少信息增益

在机器学习中,剪枝处理可以降低什么风险

常见的剪枝方法有()

A、先剪枝

C、不剪枝

D、归约

在下面的选项中,哪些操作属于预剪枝

A、信息增益

B、计算最好的特征切分点

C、限制树模型的深度

D、可视化树模型

模型压缩的主要方法有哪些()①模型剪枝①模型蒸馏③automl直接学习出简单的结构④模型参数量化将FP32的数值精度量化到FP16、INT8、二值网络、三值网络

A、①②④

B、②④

C、③④

D、①②③④

下面()函数是回溯法中为避免无效搜索采取的策略。

A、递归函数

B、剪枝函数

C、随机数函数

D、搜索函数

下面()是回溯法中为避免无效搜索采取的策略。

A、递归函数

B、剪枝函数

C、随机数函数

D、搜索函数

PIM-DM中包含以下哪些工作机制?

A、状态刷新

C、扩散

D、嫁接

在PIM-DM中,路由器会为备裁剪的下游接口启动一个剪枝定时器,定时器超时后接口就会恢复转发。默认情况下该定时器时多少秒?

A、180秒

B、270秒

C、210秒

D、300秒

在PIM-DM中,路由器会为被裁剪的下游接口启动一个剪枝定时器,定时器超时后接口就会恢复转发。默认情况下该定时器是多少秒?

A、300秒

B、210秒

C、180秒

D、270秒

模型压缩工具使用的是以下哪种模型压缩算法()

A、网络剪枝

B、知识蒸馏

C、神经元剪枝

D、参数量化

A、抹芽

B、去蘖

C、截干

D、剪枝

A、是否回表

B、是否分区

C、索引前缀能否抽取QueryRange

D、是否存在InterestingOrder

374/651决策树的构建过程一般包含以下哪些选项

59/651以下关于剪枝的描述中,哪一项是错误的

一般情形下,后剪枝决策树的欠拟合风险很小,泛化性能往往优于预剪枝决策树。

预剪枝决策树通常比后剪枝决策树保留了更多的分支。

剪枝是决策树学习算法对付“过拟合”的主要手段,决策树剪枝的基本策略有“预剪枝”和“后剪枝”。

对决策树进行剪枝处理的主要目的是什么

决策树学习的关键是

PIM-DM中,哪些工作机制组合构建了SPT

B、嫁接

C、状态刷新

D、扩散

A园林部门

B环卫作业部门

C市政部门

D所在街道

A高空作业车

B消防车

C脚手架

D塔式起重机

(单项选择题)(蔬菜嫁接)(中)(蔬菜栽培管理)()274.茄子再生栽培时,剪枝一般应从主干距离地面()cm位置处,将上部枝条剪掉。

A、0~1

B、15~20

C、40~45

D、50~55

模型压缩的主要方法有哪些?

A、模型剪枝

B、模型蒸馏

C、模型参数量化

D、nan

FOIL是(___)的学习算法

A、命题规则

B、剪枝优化

C、一阶规则

D、序贯覆盖

剪枝分为前剪枝和后剪枝,前剪枝本质就是早停止,后剪枝通常是通过衡量剪枝后()变化来决定是否剪枝。

B、损失函数

C、准确率

D、召回率

启发式算法与AlphaBeta剪枝类似,是从叶节点自底向上计算估值。()

以下剪枝算法中性能最好的是

A、REP

B、IREP

C、RIPPER

D、CN2

DecisionTree构造的重要步骤。

A、特征选择

B、决策树生成

C、剪枝

D、计算信息增益

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。

决策树的构建过程一般包含以下哪些选项

B、聚类

D、决策树生成

下列关于α-β剪枝说法正确的有()。

A、α-β剪枝策略可以提高极小极大值算法的效率

B、应用α-β剪枝策略仍然可以得到和原始极小极大值算法同样的最优走步

D、α-β剪枝中的比较是将当前节点的值与其兄弟节点进行比较

α-β剪枝算法中,任何MIN节点n的β值如果不能提高其父节点的α值,则对节点n以下的分枝可停止搜索,并使节点n的倒推值为β。这种剪枝称为()。

A、α剪枝

B、β剪枝

C、α-β剪枝

D、极小极大值分析法

以下关于预剪枝表述正确的有

A、降低过拟合的风险

B、明显提升训练集的学习能力

D、存在欠拟合风险

常用的剪枝方法有

B、随机剪枝

C、后减枝

D、线性剪枝

决策树算法很容易出现过拟合,我们通常会使用一些剪枝手段来改善这一现象。对于sklearn.tree.DecisionTreeClassifier模型,下面这些参数哪些能起到剪枝的作用

A、criterion

B、max_depth

C、min_samples_split

D、min_impurity_split

当决策树出现过拟合后,需要使用()技术缩小树的结构和规模

B、回归

C、小波

D、调和

剪枝是决策树学习短发对付“过拟合”的主要手段。以下属于剪枝方法的是()

C、先剪枝

D、外剪枝

一般情况下,后剪枝决策树能够减少欠拟合风险,并且泛化性能往往比预剪枝决策树好。

预剪枝基于“分而治之”本质禁止某些分支展开,给预剪枝决策树带来了欠拟合的风险。

决策树的预剪枝可能导致泛化性能下降。

剪枝可以防止决策树过拟合。

关于剪枝,以下说法不正确的是()。

A、决策树剪枝的基本策略有预剪枝和后剪枝

B、ID3算法没有剪枝操作

C、剪枝是防止过拟合的手段

D、C4.5算法没有剪枝操作

以下关于决策树的说法正确的是()

A、决策树剪枝是为了防止过拟合

B、定义一个高度,当决策树达到该高度时就停止决策树的生长属于后剪枝的方法

C、预剪枝决策树通常比后剪枝决策树保留了更多的分支

D、预剪枝决策树的欠拟合风险小

预剪枝使得决策树的很多分子都没有展开,会导致()。

C、降低过拟合风险

D、提高欠拟合风险

后剪枝是先从训练集生成一颗完整的决策树,然后()对非叶结点进行考察。

A、自上而下

B、在划分前

C、禁止分支展开

D、自底向上

()操作属于预剪枝。

预剪枝使得决策树的很多分子都没有展开,则会导致的结果有()

D、提高大拟合风险

CART决策树通常采用()剪枝方法。

A、REP(错误率降低)

B、CCP(代价复杂度)

C、PEP(悲观剪枝)

D、预剪枝

后剪枝是先从训练集生成一颗完整的决策树然后()对非叶结点进行考察。

下列操作属于预剪枝的是()

以下PIM-DM的实现机制中哪一个是正确的?

A、注册-剪枝-扩散

B、扩散-剪枝-嫁接

C、扩散-注册-剪枝

D、剪枝-扩散-嫁接

将问题分支为子问题,采用广度优先产生状态空间树的结点,并使用剪枝函数对这些子问题限界而求解问题的方法称为()。

A、分治法

B、回溯法

C、动态规划法

D、分支限界法

使用剪枝函数的深度优先生成状态空间树中结点的求解方法称为()。

A、动态规划

B、分支限界法

C、贪心法

D、回溯法

解决决策树过拟合的方法有哪些?

A、前剪枝

C、正则化项

以下哪种方法不能防止过拟合?

A、交叉验证

B、低维嵌入

D、集成学习

以下哪种方法不能实现模型压缩?

B、蒸馏

C、量化

D、迁移学习

树剪枝阶段。构造过程得到的并不是最简单、紧凑的决策树,因为许多分枝反映的可能是训练数据中的噪声或孤立点。树剪枝过程主要检测和去掉这种分枝,以提高对未知数据集进行分类时的准确性。

剪枝(pruning)是决策树算法对付欠拟合的主要手段

模型压缩的主要方法有哪些?()①模型剪枝①模型蒸馏③automl直接学习出简单的结构④模型参数量化将FP32的数值精度量化到FPINT二值网络、三值网络

剪枝方法和程度对决策树泛化性能的影响相当显著,有实验研究表明,在数据带有噪声时通过剪枝甚至可将决策树的泛化性能提高()。

A、0.2

B、0.25

C、30%

D、0.35

PIM-DM中,哪些工作机制组合构建了SPT?×

PIM-DM中包含以下哪些工作机制?×

剪枝函数包括()和约束函数。

A、最优函数

B、启发式函数

C、限界函数

D、估计函数

下面属于PIM-DM的消息的有()

A、查询应答

C、嫁接

D、嫁接确认

PIM-SM的工作流程中,不包括()

A、RP选举

B、扩散-剪枝

C、共享树建立

D、SPT切换

下面属于PIM-DM的消息有

上树砍剪枝时,应有专人防护,作业人员不应攀抓脆弱和枯死的树枝,应站在坚固的树干上,系好安全带。[单选题]*

决策树剪枝的基本策略有()。

A、中剪枝

B、前剪枝

D、后剪枝

E、预剪枝

数据在完成特征工程的操作后,在构建模型的过程中,以下哪个选项不属于决策树构建过程当中的步骤

B、特征选取

C、数据清理

A.①②③B.③②①C.③①②D.①③②

园林树木的整形修剪常年均可进行,按修剪程度可分为()等方式。

决策树的分析程序包括:①剪枝决策;②计算期望值;③绘制树形图。下列排序正确的是()。

决策树的分析程序包括:①剪枝决策;②计算期望值;③绘制树形图。下列排序正确的是()。

决策树的分析程序包括:①剪枝决策;②计算期望值;③绘制树形图。其按照分析程序的顺序排列正确的是()。

决策树的分析程序包括:①剪枝决策;②计算期望值;③绘制树形图,正确的排序是()。

决策树的分析程序包括:①剪枝决策;②计算期望值;③绘制树形图。正确的排序是()

剪枝修枝产生的树叶和小枝应该由()清除。

PIM-SM中嫁接/剪枝消息在以下条件下发送()

A.嫁接/剪枝定时器超时

B.新的组播项创建

C.只要组播项中出接口列表中出接口列表变化

D.组播项中出接口列表从空变成非空或从非空变为空

A.高空作业车

B.消防车

C.脚手架

D.塔式起重机

A、电气线路检修

B、高空作业清洗

C、树木剪枝

E、消防

A、整冠式

B、单干式

C、剪枝式

D、剪干式

E、软牵式

A、造林时

B、开花时

C、结果时

D、剪枝时

A、对

B、错

园丁剪枝

A.歌手歌词B.母亲做饭C.厨师扫地D.记者采访

北京农业大学的教授在河北省推广柿树剪枝技术时,为了说服当地的群众,教授把一块柿树园一劈为二,除自然条件相同外,其他的条件包括施肥、灭虫、浇水、除草等也都相同,其中的一块柿树剪枝,而另一块不剪枝。到收获季节,剪枝的一块柿子的产量比不剪枝的多三成以上。这下农民信服了,先进的剪枝技术很快地推广开来。以下哪一项与北京农业大学教授所用的方法相同?()。

A.某班同学一半学英语,另一半学日语。学期结束时,学英语的同学的成绩比学日语的同学的成绩好,这说明,该班学西语的能力要强。B.某部队的一支球队参加排球比赛,另一支球队参加篮球比赛。比赛结束后,篮球队拿到了冠军,而排球队只拿到第四名。看来,该部队应大力开展篮球运动。C.某班同学在讨论中,一部分同学认为真理有阶级性,另一部分同学认为真理没有阶级性。后来从报纸上了解到,真理是没有阶级性的。D.蛆是不是由肉变成的,多年来人们对此迷惑不解。1668年,意大利医生雷地把相同的肉放在两个容器内,一个容器封闭,另一个容器敞开。结果,敞开的容器内肉里生蛆,而封闭的容器内没有生蛆。他宣布,蛆并不是肉变的。

A、瓶口隔小法

B、接枝法

C、弯枝法

D、剪枝法

E、铁丝网固定法

A、用清水冲洗

C、修形

D、确定花期

A、分株

B、育芽掰苗

C、剪枝扦插

D、压蔓

E、平作栽培

A、温度调节

B、湿度调节

C、病虫害防治

D、肥水供应

A、路由器无本地直连组播接收者时,会向上游RPF邻居发送Prune消息

B、路由器(S,G)表项中出接口列表为空时,会向上游RPF邻居发送Prune消息

C、Assert(断言)失败的一方会向获胜一方发送Prune

D、路由器接口收到Prune消息后,从此将不在此接口发送相应组播组的报文

E、路由器RPF接口收到Prune消息后,从此将不在此接口接收相应组播组的报文

THE END
1.模拟试题第六套及答案解析新浪教育23.北京农业大学的教授在河北省推广柿树剪枝技术时,为了说服当地的群众,教授把一块柿树园一劈为二,除自然条件相同外,其他的条件包括施肥、灭虫、浇水、除草等也都相同,其中的一块柿树剪枝,而另一块不剪枝。到收获季节,剪枝的一块柿子的产量比不剪枝的多三成以上。这下农民信服了,先进的剪枝技术很快地推广开来。 https://edu.sina.com.cn/exam/2006-10-08/140856290.html
2.(六)从零开始学人工智能搜索:对抗搜索在这里,我们借用剪枝技术消除搜索树的很大一部分,应用到一棵标准的极小极大值树上,它剪裁掉那些不可能影响最后决策的分支,仍然可以返回和极小极大值算法同样的结果。 我们先来理解一下,怎么样的搜索是没有必要的,假设我们限定了搜索深度为3,我们从头开始搜索,如下: ...https://www.jianshu.com/p/f48e0191c2ee
3.说法错误的是:()A.αα-β剪枝使用到了宽度优先算法 B. Alpha Go问世,将深度学习、价值网络、蒙特卡洛树搜索技术融合,战胜人类顶尖棋手 C. α-β剪枝在很长一段时间里都是棋类算法的代表,取得一系列成就 D. 蒙特卡洛树搜索”方式,以“信心上限决策”打分,使计算机围棋能力得到质的提升。为后续方法奠定基础 点击查看答案进入小程序搜...https://m.ppkao.com/wangke/daan/97f2a2f807b043468e1bcd845afd67aa
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