決策樹(shù)考試題及答案

一、單項(xiàng)選擇題（每題2分，共10題）1.決策樹(shù)中，劃分屬性的選擇依據(jù)通常是（）A.信息增益B.基尼系數(shù)C.兩者都有可能D.以上都不對(duì)2.決策樹(shù)算法中，哪個(gè)算法采用信息增益比來(lái)選擇屬性（）A.ID3B.C4.5C.CARTD.以上都不是3.決策樹(shù)節(jié)點(diǎn)中，內(nèi)部節(jié)點(diǎn)代表（）A.類別B.屬性上的測(cè)試C.葉節(jié)點(diǎn)D.以上都不對(duì)4.以下不屬于決策樹(shù)停止劃分條件的是（）A.所有樣本屬于同一類別B.屬性集為空C.樣本數(shù)量過(guò)少D.信息增益小于閾值5.決策樹(shù)在處理連續(xù)屬性時(shí)，首先要進(jìn)行（）A.離散化B.標(biāo)準(zhǔn)化C.歸一化D.無(wú)需處理6.構(gòu)建決策樹(shù)的過(guò)程是（）A.自頂向下B.自底向上C.從左到右D.從右到左7.決策樹(shù)剪枝的目的是（）A.提高模型精度B.降低模型復(fù)雜度C.增加模型復(fù)雜度D.提高模型泛化能力8.以下關(guān)于決策樹(shù)說(shuō)法錯(cuò)誤的是（）A.可解釋性強(qiáng)B.對(duì)噪聲數(shù)據(jù)敏感C.擅長(zhǎng)處理分類問(wèn)題D.可以處理多標(biāo)簽分類9.CART決策樹(shù)采用（）作為劃分標(biāo)準(zhǔn)。A.信息增益B.信息增益比C.基尼系數(shù)D.均方誤差10.決策樹(shù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)中，某個(gè)屬性的取值只有一種，該屬性（）A.一定不會(huì)被選擇B.一定被選擇C.可能被選擇D.以上都不對(duì)二、多項(xiàng)選擇題（每題2分，共10題）1.以下屬于決策樹(shù)算法的有（）A.ID3B.C4.5C.CARTD.KNN2.決策樹(shù)的優(yōu)點(diǎn)包括（）A.容易理解B.計(jì)算量小C.可解釋性強(qiáng)D.對(duì)數(shù)據(jù)分布要求低3.影響決策樹(shù)劃分結(jié)果的因素有（）A.劃分屬性的選擇方法B.數(shù)據(jù)的特征C.數(shù)據(jù)的順序D.停止劃分條件4.決策樹(shù)剪枝策略包括（）A.預(yù)剪枝B.后剪枝C.隨機(jī)剪枝D.最優(yōu)剪枝5.處理決策樹(shù)過(guò)擬合的方法有（）A.剪枝B.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)C.降低決策樹(shù)深度D.特征選擇6.決策樹(shù)可以應(yīng)用于（）A.客戶流失預(yù)測(cè)B.圖像識(shí)別C.醫(yī)療診斷D.數(shù)據(jù)分類7.以下關(guān)于決策樹(shù)說(shuō)法正確的是（）A.可以處理數(shù)值型和分類型數(shù)據(jù)B.不需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理C.訓(xùn)練速度快D.容易處理缺失值8.在決策樹(shù)構(gòu)建過(guò)程中，可能用到的指標(biāo)有（）A.信息增益B.信息增益比C.基尼系數(shù)D.熵9.決策樹(shù)的葉節(jié)點(diǎn)可以表示（）A.類別B.數(shù)值C.概率D.屬性10.決策樹(shù)與其他分類算法相比，其優(yōu)勢(shì)在于（）A.不需要大量的參數(shù)調(diào)整B.能夠直觀展示決策過(guò)程C.對(duì)異常值不敏感D.適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)三、判斷題（每題2分，共10題）1.決策樹(shù)只能處理分類問(wèn)題，不能處理回歸問(wèn)題。（）2.信息增益越大，說(shuō)明該屬性對(duì)樣本的劃分能力越強(qiáng)。（）3.決策樹(shù)的深度越深，模型的泛化能力一定越強(qiáng)。（）4.預(yù)剪枝是在決策樹(shù)生成過(guò)程中進(jìn)行剪枝。（）5.決策樹(shù)算法對(duì)缺失值比較敏感，處理缺失值很困難。（）6.C4.5算法可以處理連續(xù)屬性。（）7.決策樹(shù)構(gòu)建過(guò)程中，屬性的選擇順序會(huì)影響最終的樹(shù)結(jié)構(gòu)。（）8.后剪枝比預(yù)剪枝更能防止過(guò)擬合，但計(jì)算量更大。（）9.基尼系數(shù)越小，樣本的純度越低。（）10.決策樹(shù)可以直接處理文本數(shù)據(jù)。（）四、簡(jiǎn)答題（每題5分，共4題）1.簡(jiǎn)述決策樹(shù)中信息增益的概念。答案：信息增益是指劃分?jǐn)?shù)據(jù)集前后信息熵的變化。信息熵衡量數(shù)據(jù)的不確定性，劃分后信息熵降低越多，信息增益越大，說(shuō)明該屬性對(duì)樣本劃分能力越強(qiáng)，越適合作為劃分屬性。2.簡(jiǎn)述決策樹(shù)預(yù)剪枝和后剪枝的區(qū)別。答案：預(yù)剪枝在決策樹(shù)生成過(guò)程中，根據(jù)某些指標(biāo)提前停止節(jié)點(diǎn)分裂；后剪枝是在決策樹(shù)生成完畢后，基于驗(yàn)證集對(duì)樹(shù)進(jìn)行修剪。預(yù)剪枝能降低計(jì)算量，但可能導(dǎo)致欠擬合；后剪枝更能防止過(guò)擬合，但計(jì)算開(kāi)銷大。3.為什么決策樹(shù)具有較強(qiáng)的可解釋性？答案：決策樹(shù)以樹(shù)結(jié)構(gòu)展示決策過(guò)程，每個(gè)內(nèi)部節(jié)點(diǎn)是屬性測(cè)試，分支是測(cè)試輸出，葉節(jié)點(diǎn)是類別或值。人們可沿著樹(shù)的路徑直觀看到從輸入特征到輸出結(jié)果的決策邏輯，所以可解釋性強(qiáng)。4.簡(jiǎn)述CART決策樹(shù)與ID3決策樹(shù)在劃分屬性選擇上的差異。答案：ID3決策樹(shù)采用信息增益選擇劃分屬性，傾向選擇取值多的屬性；CART決策樹(shù)采用基尼系數(shù)選擇劃分屬性，它衡量樣本集合純度，對(duì)數(shù)據(jù)的處理更靈活，能處理連續(xù)和離散屬性。五、討論題（每題5分，共4題）1.討論決策樹(shù)在實(shí)際應(yīng)用中的局限性及改進(jìn)方法。答案：局限性：對(duì)噪聲數(shù)據(jù)敏感，易過(guò)擬合，對(duì)連續(xù)變量處理較復(fù)雜。改進(jìn)方法：采用剪枝策略防止過(guò)擬合；對(duì)噪聲數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；處理連續(xù)變量時(shí)進(jìn)行離散化，使用更合適的劃分標(biāo)準(zhǔn)，如C4.5的信息增益比、CART的基尼系數(shù)等。2.決策樹(shù)在不同領(lǐng)域應(yīng)用時(shí)，如何根據(jù)領(lǐng)域特點(diǎn)調(diào)整算法？答案：在醫(yī)療領(lǐng)域，數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性要求高，可采用后剪枝提高準(zhǔn)確性；在電商客戶細(xì)分領(lǐng)域，注重效率，預(yù)剪枝可加快處理速度。同時(shí)根據(jù)數(shù)據(jù)特征，如是否有大量連續(xù)屬性，選擇合適劃分標(biāo)準(zhǔn)和處理方法，還可結(jié)合領(lǐng)域知識(shí)調(diào)整停止條件。3.比較決策樹(shù)與其他分類算法（如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）的優(yōu)缺點(diǎn)。答案：決策樹(shù)優(yōu)點(diǎn)是可解釋性強(qiáng)、計(jì)算量小、對(duì)數(shù)據(jù)分布要求低；缺點(diǎn)是對(duì)噪聲敏感、易過(guò)擬合。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)點(diǎn)是能處理復(fù)雜非線性關(guān)系、精度高；缺點(diǎn)是可解釋性差、訓(xùn)練時(shí)間長(zhǎng)、需要大量數(shù)據(jù)。4.討論如何評(píng)估決策樹(shù)模型的性能。答案：可從準(zhǔn)確率、精確率、召回率、F1值等指標(biāo)評(píng)估分類性能；對(duì)于回歸決策樹(shù)用均方誤差等。還可通過(guò)交叉驗(yàn)證評(píng)估穩(wěn)定性。此外，觀察決策樹(shù)復(fù)雜度，如深度、節(jié)點(diǎn)數(shù)，結(jié)合實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景，綜合判斷模型是否滿足需求。答案一、單項(xiàng)選擇題1.C2.B3.B4.C5.A6.A7.D8.B9.C10.A二、多項(xiàng)選擇題1.AB