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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