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護理專業(yè)

財經(jīng)類

當前位置：自考題庫 > 管理數(shù)量方法與分析 > 試題詳情

題目：在決策樹算法中，剪枝策略通常用于：

2024-10-31

在決策樹算法中，剪枝策略通常用于：
A. 增加樹的深度
B. 減少樹的復雜度
C. 提高樹的預測精度
D. 增強樹的解釋性

正確答案：B

試題解析：暫無

醫(yī)學高考培訓班

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上一題：支持向量機中的核技巧主要用于處理：

下一題：多元回歸分析中，調(diào)整R方與R方的區(qū)別在于：

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在多元線性回歸中，如果增加一個與因變量無關(guān)的自變量，通常會導致：

在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，權(quán)重和偏置的初始化通常采用：

在支持向量機中，核函數(shù)的選擇通常取決于：

在時間序列分析中，ARIMA模型主要用于處理：

聚類分析中，K-means算法的目標是最小化：

支持向量機（SVM）中，軟間隔分類與硬間隔分類的主要區(qū)別在于：

在多元線性回歸分析中，若兩個自變量高度相關(guān)，則可能導致：

在決策樹構(gòu)建中，用于衡量特征重要性的指標是：

聚類分析中，層次聚類與K-means聚類的主要區(qū)別在于：

支持向量機中，線性核函數(shù)與非線性核函數(shù)的主要區(qū)別在于：

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