多項(xiàng)選擇題我們可以用哪種方式來避免決策樹過度擬合的問題？（）
A.利用修剪法來限制樹的深度
B.利用盆栽法規(guī)定每個(gè)節(jié)點(diǎn)下的最小的記錄數(shù)目
C.利用逐步回歸法來刪除部分?jǐn)?shù)據(jù)
D.目前并無適合的方法來處理這問題
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1.多項(xiàng)選擇題以下哪些變量使用RFM方法構(gòu)造出來的？（）
A.最近3期境外消費(fèi)金額
B.最近6期網(wǎng)銀消費(fèi)交易筆數(shù)
C.信用額度
D.距最近一次逾期的月數(shù)
2.多項(xiàng)選擇題
利用Apriori算法計(jì)算頻繁項(xiàng)集可以有效降低計(jì)算頻繁集的時(shí)間復(fù)雜度。在以下的購物籃中產(chǎn)生支持度不小于3的候選3-項(xiàng)集，在候選2-項(xiàng)集中需要剪枝的是（）
ID 項(xiàng)集
1 面包、牛奶
2 面包、尿布、啤酒、雞蛋
3 牛奶、尿布、啤酒、可樂
4 面包、牛奶、尿布、啤酒
5 面包、牛奶、尿布、可樂
A.啤酒、尿布
B.啤酒、面包
C.面包、尿布
D.啤酒、牛奶
最新試題
在訓(xùn)練樣本集中，對于訓(xùn)練樣本數(shù)目不均衡的情況，處理方法妥當(dāng)?shù)氖牵ǎ?/p>
題型：多項(xiàng)選擇題
用邏輯回歸方法得到的分析結(jié)果中，其中預(yù)測為正類的有102個(gè)，其中78個(gè)預(yù)測正確。預(yù)測為負(fù)類的有115個(gè)，其中83個(gè)預(yù)測正確。那么正類的precision和recall各是多少（）。
題型：多項(xiàng)選擇題
關(guān)于logistic回歸的說法中不正確的是（）。
題型：多項(xiàng)選擇題
面談?wù){(diào)查的詢問方式一般有（）。
題型：多項(xiàng)選擇題
以下對SVM算法的描述中正確的是（）。
題型：多項(xiàng)選擇題