基本信息
文件名称:12月机器学习 练习题.docx
文件大小:13.75 KB
总页数:13 页
更新时间:2025-07-07
总字数:约9.15千字
文档摘要

12月机器学习练习题

一、单选题(共40题,每题1分,共40分)

1.关于决策树结点划分指标描述正确的是

A:类别非纯度越大越好

B:信息增益越大越好

C:信息增益率越小越好

D:基尼指数越大越好

2.如果我们说“线性回归”模型完美地拟合了训练样本(训练样本误差为零),则下面哪个说法是正确的?

A:测试样本误差始终为零

B:以上答案都不对

C:测试样本误差不可能为零

3.对决策树进行剪枝处理的主要目的是什么

A:避免过拟合,降低泛化能力

B:提高对训练集的学习能力

C:避免过拟合,提升泛化能力

D:避免欠拟合

4.关于BP算法特点描述错误的是()

A:各个神经元根据预测误差对权值进行调整