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[单选题]

假设我们有一个数据集，在一个深度为 6 的决策树的帮助下，它可以使用 100% 的精确度被训练。现在考虑以下两点，并基于这两点选择正确的选项。注意：所有其他超参数是相同的，所有其他因子不受影响。1 深度为 4 时将有高偏差和低方差2 深度为 4 时将有低偏差和低方差（）

A.只有1

B.只有2

C.1和2

D.没有一个

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更多“假设我们有一个数据集，在一个深度为 6 的决策树的帮助下，它…”相关的问题

第1题

假设我们有一个数据集，在一个深度为6的决策树的帮助下，它可以使用100%的精确度被训练。现在考虑一

下两点，并基于这两点选择正确的选项。注意：所有其他超参数是相同的，所有其他因子不受影响。

1.深度为4时将有高偏差和低方差

2.深度为4时将有低偏差和低方差

A.只有 1

B.只有 2

C.1 和 2

D.没有一个

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第2题

我们想在大数据集上训练决策树,为了使用较少时间,我们可以（)A.增加树的深度B.增加学习率（learnin

我们想在大数据集上训练决策树,为了使用较少时间,我们可以()

A.增加树的深度

B.增加学习率(learnin grate)

C.减少树的深度

D.减少树的数量

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第3题

为了测量假设的精确度，一般给学习系统一个由样例组成的训练集。

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第4题

我们想要训练一个 ML 模型，样本数量有 100 万个，特征维度是 5000，面对如此大数据，如何有效地训练模型（多选）？

A、对训练集随机采样，在随机采样的数据上建立模型

B、尝试使用在线机器学习算法

C、使用 PCA 算法减少特征维度

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第5题

一个数据集只能生成一种决策树

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第6题

假如我们使用 Lasso 回归来拟合数据集，该数据集输入特征有 100 个（X1，X2，...，X100）。现在，我们把其中一个特征值扩大 10 倍（例如是特征 X1），然后用相同的正则化参数对 Lasso 回归进行修正。那么，下列说法正确的是？

A.特征 X1 很可能被排除在模型之外

B.特征 X1 很可能还包含在模型之中

C.无法确定特征 X1 是否被舍弃

D.都不对

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第7题

某银行有一份贷款履约情况的数据，涉及10000条贷款记录，其中500条出现了违约情况。以是否违约作为目标，把原始数据切分为80%作为训练集，20%作为测试集，用训练集数据建立了一个分类模型，该分类模型在训练集下的准确率为95%，在测试集下的准确率同样为95%，以下哪种说法较为可信（）

A.该模型在训练集和测试集都取得了很高的准确率，因此该模型具有很好的鉴别能力

B.该模型出现了过拟合问题

C.利用该模型对未来的贷款申请做预测，将得到95%的准确率

D.该模型几乎没有鉴别能力

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第8题

完成教材P141的6.2题。 6.2 试用LIBSVM，在西瓜数据集3.0a上分别用线性核和高斯核训练一个SVM，并比较其支持向量的差别。（注意：LIBSVM是著名SVM软件包，大家去下载，安装，用基于Matlab版本的，西瓜数据集a在我们教材上有，上次我们有个作业，我也给出了该数据集）

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第9题

同一个数据集上，通常使用随机森林的方法训练分类模型需要的时间比C4.5决策树更长。

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第10题

题目:某银行有一份贷款履约情况的数据,涉及10000条贷款记录,其中500条出现了违约情况。以是否违约作为目标,把原始数据切分为80%作为训练集,20%作为测试集,用训练集数据建立了一个分类模型,该分类模型在训练集下的准确率为95%,在测试集下的准确率同样为95%,以下哪种说法较为可信（）

A.该模型在训练集和测试集都取得了很高的准确率,因此该模型具有很好的鉴别能力

B.该模型出现了过拟合问题

C.利用该模型对未来的贷款申请做预测,将得到95%的准确率

D.该模型几乎没有鉴别能力

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第11题

深度神经网络不能使用测试集数据进行训练。

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