3.4.2《决策树的生成》-课后作业 粤教版（2019）-信息技术-人工智能初步选修4

《决策树的生成》作业 一、选择题 1. 在决策树的生成过程中，选择最佳分裂属性的常用方法是_____。 A. 随机选择 B. 基于信息增益 C. 基于样本数量 D. 基于类标签频率 答案：B 解析：在决策树的生成过程中，选择最佳分裂属性的常用方法是基于信息增益。信息增益用于评估属性对分类结果的贡献，通过计算信息增益可以确定哪个属性在当前节点上提供最大的信息量。 2. 在决策树中，叶节点代表的是_____。 A. 内部节点 B. 属性测试 C. 类标签或回归值 D. 数据集 答案：C 解析：在决策树中，叶节点代表的是类标签或回归值。对于分类任务，叶节点表示样本所属的类别；对于回归任务，叶节点表示样本的预测值。 3. 在决策树的生成过程中，剪枝操作的主要目的是_____。 A. 增加树的深度 B. 减少过拟合 C. 增加叶节点数量 D. 提高训练速度 答案：B 解析：在决策树的生成过程中，剪枝操作的主要目的是减少过拟合。通过剪枝，可以去除一些过于复杂的分支，使模型更加简洁和泛化能力更强。 4. 在构建决策树时，常用的分裂准则不包括_____。 A. 信息增益 B. 基尼指数 C. 均方误差 D. 准确率 答案：D 解析：在构建决策树时，常用的分裂准则包括信息增益、基尼指数和均方误差等。准确率不是常用的分裂准则。 5. 在决策树中，常用的损失函数不包括_____。 A. 基尼指数 B. 均方误差 C. 熵 D. 支持度 答案：D 解析：在决策树中，常用的损失函数包括基尼指数、均方误差和熵等。支持度不是常用的损失函数。 二、填空题 6. 决策树是一种_____结构的模型。 答案：树状 解析方法：决策树是一种树状结构的模型，由节点（包括内部节点和叶节点）和边组成。每个内部节点代表一个属性测试，每个叶节点代表一个类标签或回归值。 7. 在决策树中，每个内部节点代表一个_____。 答案：属性测试 解析方法：在决策树中，每个内部节点代表一个属性测试，用于根据样本的属性值将样本分配到不同的子节点。 8. 在决策树中，每个叶节点代表一个_____。 答案：类标签或回归值 解析方法：在决策树中，每个叶节点代表一个类标签或回归值。对于分类任务，叶节点表示样本所属的类别；对于回归任务，叶节点表示样本的预测值。 9. 在构建决策树时，常用的分裂准则包括_____、基尼指数和均方误差等。 答案：信息增益 解析方法：在构建决策树时，常用的分裂准则包括信息增益、基尼指数和均方误差等。这些准则用于评估属性测试对样本划分的效果，并选择最佳的分裂点。 10. 在决策树中，剪枝操作可以减少_____。 答案：过拟合 解析方法：在决策树中，剪枝操作可以减少过拟合。通过去除一些过于复杂的分支，使模型更加简洁和泛化能力更强。 11. 在决策树中，常用的正则化方法包括_____和剪枝等。 答案：L1正则化或L2正则化 解析方法：在决策树中，常用的正则化方法包括L1正则化或L2正则化和剪枝等。这些方法用于防止模型过拟合，并提高模型的泛化能力。 12. 在决策树中，常用的优化算法包括_____和梯度下降法等。 答案：贪心算法 解析方法：在决策树中，常用的优化算法包括贪心算法和梯度下降法等。这些算法用于寻找最优的分裂点和构建最优的决策树模型。 一、简答题 1. 什么是决策树的生成？：决策树的生成是指通过训练数据构建一个决策树模型的过程。这个过程通常包括特征选择、树的分裂、剪枝等步骤，目的是生成一个能够对新数据进行准确预测的决策树。 2. 简述决策树生成的基本步骤。：决策树生成的基本步骤包括：1) 选择最佳特征作为当前节点的分裂特征；2) 根据选定特征划分数据集；3) 对每个子集递归地执行上述步骤，直到满足停止条件；4) 生成叶节点，表示预测结果。 3. 什么是决策树的深度？：决策树的深度是指从根节点到叶节点所经历的边数。深度越大，决策树越复杂，可能 ... ...