判断题
依据现有数据集,生成决策树后,往往需要额外进行决策树剪枝步骤来预防过拟合。
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判断题 决策树通常可以根据信息增益进行分类,其中的信息增益是指经验熵和条件经验熵的差值,也叫互信息。
判断题 k近邻(kNN)算法中k值的选取是算法核心之一,通常采用交叉验证法来选取。
判断题 k近邻(kNN)算法中每个样本点都需要包含样本本身及其类别标签。