決策樹(shù)試題庫(kù)及答案

單項(xiàng)選擇題（每題2分，共10題）1.決策樹(shù)中不包含以下哪種節(jié)點(diǎn)（）A.根節(jié)點(diǎn)B.內(nèi)部節(jié)點(diǎn)C.葉節(jié)點(diǎn)D.連接節(jié)點(diǎn)答案：D2.信息增益是用來(lái)（）A.評(píng)估特征重要性B.計(jì)算誤差C.生成葉節(jié)點(diǎn)D.劃分?jǐn)?shù)據(jù)集答案：A3.決策樹(shù)劃分屬性的方法不包括（）A.ID3B.C4.5C.KNND.CART答案：C4.在決策樹(shù)構(gòu)造過(guò)程中，選取最好的屬性的根據(jù)是（）A.其信息增益最大B.其信息增益最小C.屬性值數(shù)量最少D.屬性值數(shù)量最多答案：A5.使用決策樹(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí)（）A.從葉節(jié)點(diǎn)向上B.從根節(jié)點(diǎn)開(kāi)始C.從隨機(jī)節(jié)點(diǎn)開(kāi)始D.隨意開(kāi)始答案：B6.以下對(duì)決策樹(shù)描述錯(cuò)誤的是（）A.一種基于樹(shù)結(jié)構(gòu)進(jìn)行決策B.直觀好理解C.無(wú)法處理離散數(shù)據(jù)D.可用于分類(lèi)和回歸答案：C7.決策樹(shù)在哪個(gè)步驟中停止劃分（）A.所有樣本屬于同一類(lèi)B.沒(méi)有可用屬性C.A和B都對(duì)D.劃分準(zhǔn)則小于設(shè)定閾值答案：C8.如果當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的樣本都是正例，在決策樹(shù)中該節(jié)點(diǎn)是（）A.根節(jié)點(diǎn)B.內(nèi)部節(jié)點(diǎn)C.正葉節(jié)點(diǎn)D.負(fù)葉節(jié)點(diǎn)答案：C9.關(guān)于ID3算法，說(shuō)法正確的是（）A.采用信息增益率選擇屬性B.采用信息增益選擇屬性C.能處理連續(xù)屬性D.常用剪枝策略優(yōu)化答案：B10.決策樹(shù)構(gòu)建過(guò)程基于（）數(shù)據(jù)A.測(cè)試集B.訓(xùn)練集C.驗(yàn)證集D.都可以答案：B多項(xiàng)選擇題（每題2分，共10題）1.與決策樹(shù)有關(guān)的算法有（）A.ID3B.C4.5C.SVMD.CART答案：ABD2.決策樹(shù)的應(yīng)用場(chǎng)景包括（）A.客戶流失預(yù)測(cè)B.醫(yī)療診斷C.圖像識(shí)別D.文本分類(lèi)答案：ABCD3.決策樹(shù)的節(jié)點(diǎn)類(lèi)型有（）A.根節(jié)點(diǎn)B.分裂節(jié)點(diǎn)C.葉節(jié)點(diǎn)D.中間節(jié)點(diǎn)答案：ABC4.劃分決策樹(shù)屬性的衡量標(biāo)準(zhǔn)有（）A.信息增益B.信息增益率C.基尼系數(shù)D.均方誤差答案：ABC5.以下關(guān)于決策樹(shù)說(shuō)法正確的是（）A.可解釋性強(qiáng)B.對(duì)缺失值較敏感C.容易過(guò)擬合D.訓(xùn)練速度快答案：ABC6.決策樹(shù)剪枝的作用有（）A.降低過(guò)擬合風(fēng)險(xiǎn)B.提高模型泛化能力C.減少計(jì)算量D.增加模型復(fù)雜度答案：ABC7.C4.5算法相對(duì)于ID3改進(jìn)的地方有（）A.采用信息增益率B.可以處理連續(xù)屬性C.能處理缺失值D.計(jì)算更簡(jiǎn)單答案：ABC8.決策樹(shù)可以解決的問(wèn)題類(lèi)型有（）A.二分類(lèi)問(wèn)題B.多分類(lèi)問(wèn)題C.回歸問(wèn)題D.聚類(lèi)問(wèn)題答案：ABC9.用于構(gòu)建決策樹(shù)的數(shù)據(jù)集通常包含（）A.特征B.標(biāo)簽C.權(quán)重D.索引答案：AB10.評(píng)估決策樹(shù)性能的指標(biāo)有（）A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.均方誤差（回歸任務(wù)）答案：ABCD判斷題（每題2分，共10題）1.決策樹(shù)只能用于分類(lèi)問(wèn)題。（）答案：錯(cuò)誤2.信息增益越大，對(duì)應(yīng)屬性對(duì)劃分?jǐn)?shù)據(jù)集的效果越好。（）答案：正確3.CART算法構(gòu)建的決策樹(shù)一定是二叉樹(shù)。（）答案：正確4.決策樹(shù)訓(xùn)練過(guò)程中，屬性越多模型性能越好。（）答案：錯(cuò)誤5.葉節(jié)點(diǎn)代表一個(gè)具體的類(lèi)別或值。（）答案：正確6.決策樹(shù)對(duì)異常值非常敏感。（）答案：錯(cuò)誤7.ID3算法不能處理連續(xù)型屬性。（）答案：正確8.剪枝操作會(huì)使決策樹(shù)模型的復(fù)雜度增加。（）答案：錯(cuò)誤9.隨機(jī)森林是基于決策樹(shù)的集成學(xué)習(xí)算法。（）答案：正確10.決策樹(shù)在訓(xùn)練集上表現(xiàn)好就一定是好的模型。（）答案：錯(cuò)誤簡(jiǎn)答題（每題5分，共4題）1.簡(jiǎn)述決策樹(shù)的基本構(gòu)建流程。答案：從根節(jié)點(diǎn)開(kāi)始，選最優(yōu)屬性劃分?jǐn)?shù)據(jù)集，創(chuàng)建分支節(jié)點(diǎn)，再對(duì)每個(gè)子數(shù)據(jù)集重復(fù)上述過(guò)程，直到滿足停止條件，如所有樣本屬于同一類(lèi)、沒(méi)有可用屬性等，最終形成決策樹(shù)。2.說(shuō)明信息增益的計(jì)算步驟。答案：先計(jì)算數(shù)據(jù)集整體的信息熵，再計(jì)算按某屬性劃分后的信息熵，信息增益是劃分前信息熵減去劃分后各子集信息熵的加權(quán)和。信息熵計(jì)算公式：H(X)=-∑p(xi)log?p(xi)。3.為什么決策樹(shù)容易過(guò)擬合？答案：決策樹(shù)構(gòu)建過(guò)程中可能會(huì)深入學(xué)習(xí)到訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的噪聲和細(xì)節(jié)，節(jié)點(diǎn)劃分過(guò)度，導(dǎo)致模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)很好，但對(duì)新數(shù)據(jù)的泛化能力差。4.簡(jiǎn)述C4.5相對(duì)ID3算法的優(yōu)勢(shì)。答案：C4.5采用信息增益率克服ID3傾向選擇屬性值多屬性的問(wèn)題；能處理連續(xù)屬性，對(duì)其進(jìn)行離散化；還可處理數(shù)據(jù)集中的缺失值。討論題（每題5分，共4題）1.討論在實(shí)際應(yīng)用中，如何選擇合適的決策樹(shù)算法？答案：需考慮數(shù)據(jù)特點(diǎn)，如是否包含連續(xù)屬性，若有則ID3不合適；計(jì)算資源和時(shí)間限制，若資源有限，選擇簡(jiǎn)單算法；注重可解釋性則普通決策樹(shù)合適，提升性能和泛化可考慮集成算法，再用交叉驗(yàn)證等方法評(píng)估選擇。2.決策樹(shù)的剪枝策略對(duì)模型性能有何種影響？答案：預(yù)剪枝通過(guò)提前限制樹(shù)的生長(zhǎng)，能降低過(guò)擬合風(fēng)險(xiǎn)、減少計(jì)算量和訓(xùn)練時(shí)間，但可能導(dǎo)致欠擬合；后剪枝在樹(shù)構(gòu)建后進(jìn)行，能有效避免過(guò)擬合、提升泛化能力，但計(jì)算成本較高。3.分析決策樹(shù)與其他機(jī)器學(xué)習(xí)算法相比的優(yōu)缺點(diǎn)。答案：優(yōu)點(diǎn)是直觀易理解、可解釋性強(qiáng)、能處理多種數(shù)據(jù)類(lèi)型；缺點(diǎn)是易過(guò)擬合、對(duì)噪聲敏感、數(shù)據(jù)變化時(shí)穩(wěn)定性差