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