A.决策树剪枝的目的是为了减少训练过程的过拟合,从而提升决策树模型的准确性B.决策树剪枝可以放在决策树的构造过程(预剪枝),也可以等决策树模型全部建立后再做(后剪枝)C.决策树剪枝的依据是看某层某个非叶节点转换成叶节点后,训练样本集的检验准确度是否提升D.决策树剪枝符合Occam剃刀原理(即机器学习模型越简单越好)
A.分类分析B.回归分析C.聚类D.内容检索
A.算法参数是默认调好的,分析过程不需要修改B.分类算法的优劣需要通过实验比较才能确定C.分类算法对数据有一定的要求,一种算法不能解决所有的分类问题D.分类算法的结果只要训练样本准确度高就可以使用了