决策树算法易于理解好实现，且对缺失值、异常值和共线性都不敏感，是做分类预测的首选算法。

题目

决策树算法易于理解好实现，且对缺失值、异常值和共线性都不敏感，是做分类预测的首选算法。

相似考题

1.对传动轴系理解正确的是:()Ⅰ、长轴系刚性好,对偏差敏感Ⅱ、短轴系挠性好,对偏差不敏感Ⅲ、长轴系挠性好,对偏差敏感度小A、Ⅰ+ⅡB、Ⅱ+ⅢC、仅仅是ⅠD、仅仅是Ⅲ

2.以下关于逻辑回归的说法正确的是（）A、应用逻辑回归时，异常值会对模型造成很大的干扰B、逻辑回归的自变量必须是分类变量，因此要对连续型变量进行离散化处理C、逻辑回归对模型中自变量的多重共线性较为敏感D、逻辑回归属于分类算法

3.以下算法中对缺失值敏感的有（）A、ogistic回归B、SVM算法C、CART决策树D、朴素贝叶斯

4.评价一个算法性能的主要标准是______。A．算法易于调试B．算法易于理解C．算法的稳定性和正确性D．算法的时间复杂度

更多“决策树算法易于理解好实现，且对缺失值、异常值和共线性都不敏感，是”相关问题

  • 第1题：

    决策树中的Information Gain的计算是用来？（）

    • A、剪枝
    • B、使树成长
    • C、处理缺失值和异常值
    • D、砍树

    正确答案:B

  • 第2题：

    经典算法之穷举法的优点（）

    • A、算法简单
    • B、逻辑清晰
    • C、易于理解
    • D、程序易于实现

    正确答案:A,B,C,D

  • 第3题：

    决策树是一种采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类的算法。


    正确答案:错误

  • 第4题：

    在作逻辑回归时，如果区域这个变量，当Region=A时Y取值均为1，无法确定是否出现的是哪个问题？（）

    • A、共线性
    • B、异常值
    • C、拟完全分离（Quasi-complete separation）
    • D、缺失值

    正确答案:A,B,D

  • 第5题：

    下列对于决策树的描述错误的是（）

    • A、易于理解和实现
    • B、是一个黑盒模型
    • C、能够同时处理数据型和常规型属性
    • D、计算量小

    正确答案:B

  • 第6题：

    以下关于决策树的说法中，不正确的是（）。

    • A、冗余属性不会对决策树的准确率造成不利的影响
    • B、子数可能在决策树中重复多次
    • C、决策树算法对于噪声的干扰非常敏感
    • D、寻找最佳决策树是NP完全问题

    正确答案:C

  • 第7题：

    多选题
    采用决策树进行决策的优点是（）
    A

    易于理解

    B

    易于编程

    C

    易于修改

    D

    易于扩展


    正确答案： C,B
    解析： 暂无解析

  • 第8题：

    单选题
    对传动轴系理解正确的是（）。Ⅰ.长轴系刚性好，对偏差敏感；Ⅱ.短轴系挠性好对偏差不敏感
    A

    仅Ⅰ对

    B

    仅Ⅱ对

    C

    Ⅰ+Ⅱ

    D

    Ⅰ，Ⅱ都不对


    正确答案： D
    解析： 暂无解析

  • 第9题：

    单选题
    决策树中的Information Gain的计算是用来？（）
    A

    剪枝

    B

    使树成长

    C

    处理缺失值和异常值

    D

    砍树


    正确答案： D
    解析： 暂无解析

  • 第10题：

    多选题
    以下关于逻辑回归的说法正确的是（）
    A

    应用逻辑回归时，异常值会对模型造成很大的干扰

    B

    逻辑回归的自变量必须是分类变量，因此要对连续型变量进行离散化处理

    C

    逻辑回归对模型中自变量的多重共线性较为敏感

    D

    逻辑回归属于分类算法


    正确答案： A,B
    解析： 暂无解析

  • 第11题：

    单选题
    以下哪项关于决策树的说法是错误的（）
    A

    冗余属性不会对决策树的准确率造成不利的影响

    B

    子树可能在决策树中重复多次

    C

    决策树算法对于噪声的干扰非常敏感

    D

    寻找最佳决策树是NP完全问题


    正确答案： A
    解析： 暂无解析

  • 第12题：

    判断题
    决策树算法易于理解好实现，且对缺失值、异常值和共线性都不敏感，是做分类预测的首选算法。
    A

    对

    B

    错


    正确答案： 错
    解析： 暂无解析

  • 第13题：

    决策树算法易于理解好实现，且对缺失值、异常值和共线性都不敏感，是做分类预测的首选算法。


    正确答案:错误

  • 第14题：

    流程图是用一些图框来表示各种操作。是算法的图形化表示。用图形表示算法，直观形象，易于理解。


    正确答案:正确

  • 第15题：

    DBSCAN算法对异常值敏感，因此要在聚类前进行异常值分析。


    正确答案:错误

  • 第16题：

    下列关于异方差性、自相关性和多重共线性的说法，正确的有（）。

    • A、当存在异方差性、自相关性和多重共线性时，都会导致参数显著性检验失去意义
    • B、当存在异方差性、自相关性和多重共线性时，利用普通最小二乘法的估计量都存在
    • C、当存在异方差性、自相关性和多重共线性时，仍然可以进行模型预测
    • D、当存在异方差性、自相关性和多重共线性时，如果参数估计量存在，那么都具有有效性
    • E、当存在异方差性、自相关性和多重共线性时，都可以通过一定的方法进行补救

    正确答案:A,E

  • 第17题：

    采用决策树进行决策的优点是（）

    • A、易于理解
    • B、易于编程
    • C、易于修改
    • D、易于扩展

    正确答案:A,B

  • 第18题：

    判断题
    决策树是一种采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类的算法。
    A

    对

    B

    错


    正确答案： 错
    解析： 暂无解析

  • 第19题：

    多选题
    经典算法之穷举法的优点（）
    A

    算法简单

    B

    逻辑清晰

    C

    易于理解

    D

    程序易于实现


    正确答案： D,A
    解析： 暂无解析

  • 第20题：

    单选题
    下列对于决策树的描述错误的是（）
    A

    易于理解和实现

    B

    是一个黑盒模型

    C

    能够同时处理数据型和常规型属性

    D

    计算量小


    正确答案： C
    解析： 暂无解析

  • 第21题：

    判断题
    DBSCAN算法对异常值敏感，因此要在聚类前进行异常值分析。
    A

    对

    B

    错


    正确答案： 错
    解析： 暂无解析

  • 第22题：

    多选题
    以下有关随机森林算法的说法正确的是（）
    A

    随机森林算法的分类精度不会随着决策树数量的增加而提高

    B

    随机森林算法对异常值和缺失值不敏感

    C

    随机森林算法不需要考虑过拟合问题

    D

    决策树之间相关系数越低、每棵决策树分类精度越高的随机森林模型的分类效果越好


    正确答案： A,D
    解析： 暂无解析

  • 第23题：

    多选题
    以下算法中对缺失值敏感的有（）
    A

    ogistic回归

    B

    SVM算法

    C

    CART决策树

    D

    朴素贝叶斯


    正确答案： B,A
    解析： 暂无解析

  • 第24题：

    多选题
    在作逻辑回归时，如果区域这个变量，当Region=A时Y取值均为1，无法确定是否出现的是哪个问题？（）
    A

    共线性

    B

    异常值

    C

    拟完全分离（Quasi-complete separation）

    D

    缺失值


    正确答案： B,D
    解析： 暂无解析

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