中小学教育资源及组卷应用平台 《数据分类》作业： 一、选择题 1. 在决策树算法中，以下哪个选项不是常用的分裂标准？ A. 信息增益 B. 基尼指数 C. 均方误差 D. 卡方检验 答案：D 解析：选项D正确。在决策树算法中，常用的分裂标准包括信息增益、基尼指数和均方误差等。而卡方检验通常用于统计学中的假设检验，不是决策树算法的常用分裂标准。 2. 在支持向量机（SVM）中，以下哪个参数不是必须预先指定的？ A. C（惩罚系数） B. 核函数类型 C. 核函数参数 D. 训练集大小 答案：D 解析：选项D正确。在支持向量机（SVM）中，C（惩罚系数）、核函数类型和核函数参数都是必须预先指定的参数。而训练集大小并不是SVM算法所直接关注的，它通常是在模型训练之前就已经确定的。 3. 在逻辑回归中，以下哪个假设是不需要满足的？ A. 特征之间线性无关 B. 样本服从正态分布 C. 类别标签是二分类的 D. 特征与类别标签之间存在线性关系 答案：B 解析：选项B正确。在逻辑回归中，并不要求样本服从正态分布。逻辑回归是一种广义线性模型，它假设特征与类别标签之间存在线性关系，并且类别标签是二分类的。而特征之间线性无关则是一个理想化的假设，但在实际应用中往往难以完全满足。 4. 在朴素贝叶斯分类器中，以下哪个假设是成立的？ A. 特征之间相互独立 B. 特征服从正态分布 C. 类别标签是连续的 D. 所有特征都具有相同的权重 答案：A 解析：选项A正确。朴素贝叶斯分类器的一个重要假设是特征之间相互独立，即每个特征对类别标签的贡献都是独立的。这个假设在实际应用中往往难以完全满足，但朴素贝叶斯分类器仍然是一种简单有效的分类方法。 5. 在集成学习中，以下哪种方法不是通过组合多个弱分类器来提高预测性能的？ A. Bagging B. Boosting C. Stacking D. Kmeans聚类 答案：D 解析：选项D正确。Kmeans聚类是一种无监督学习方法，主要用于数据聚类分析，而不是通过组合多个弱分类器来提高预测性能的集成学习方法。Bagging、Boosting和Stacking都是常用的集成学习方法，它们通过组合多个弱分类器来提高整体的预测性能。 二、填空题 6. 在决策树算法中，_____是用来度量数据集的纯度或不纯度的指标。 答案：信息熵（Entropy）或基尼指数（Gini Index） 解析：在决策树算法中，信息熵和基尼指数都是常用的度量数据集纯度或不纯度的指标。信息熵越大，表示数据集越混乱；基尼指数越小，表示数据集越纯净。这些指标用于指导决策树的分裂过程。 7. 在支持向量机（SVM）中，_____参数用于控制模型对离群点的重视程度。 答案：C（惩罚系数） 解析：在支持向量机（SVM）中，C参数是一个重要的参数，用于控制模型对离群点的重视程度。C值越大，模型越重视离群点，可能会过拟合；C值越小，模型对离群点的容忍度越高，可能会欠拟合。 8. 在逻辑回归中，_____函数用于将线性回归的输出映射到[0,1]区间内。 答案：Sigmoid函数 解析：在逻辑回归中，Sigmoid函数被用作激活函数，它将线性回归的输出映射到[0,1]区间内，从而得到类别标签的预测概率。这种映射使得逻辑回归能够处理二分类问题。 9. 在朴素贝叶斯分类器中，_____假设是该算法的核心思想之一。 答案：特征之间相互独立 解析：朴素贝叶斯分类器的一个重要假设是特征之间相互独立，即每个特征对类别标签的贡献都是独立的。这个假设简化了计算过程，并允许我们使用贝叶斯定理来计算后验概率。 10. 在集成学习中，_____方法通过有放回地抽样来生成多个训练集，并在每个训练集上训练一个弱分类器。 答案：Bagging 解析：在集成学习中，Bagging方法是一种常用的技术，它通过有放回地抽样来生成多个训练集，并在每个训练集上训练一个弱分类器。这些弱分类器的预测结果通过投票或平均等方式进行合并 ... ...
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