2025年統(tǒng)計(jì)學(xué)期末考試題庫(kù)：統(tǒng)計(jì)調(diào)查實(shí)施中的決策樹與隨機(jī)森林分析試題集考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（本大題共20小題，每小題2分，共40分。在每小題列出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是最符合題目要求的，請(qǐng)將正確選項(xiàng)的字母填在題后的括號(hào)內(nèi)。）1.在統(tǒng)計(jì)調(diào)查實(shí)施過程中，決策樹模型主要用于解決哪種類型的問題？A.回歸分析問題B.分類預(yù)測(cè)問題C.聚類分析問題D.時(shí)間序列分析問題2.以下哪一項(xiàng)不是決策樹模型在統(tǒng)計(jì)調(diào)查中常用的評(píng)價(jià)指標(biāo)？A.準(zhǔn)確率B.變異系數(shù)C.基尼系數(shù)D.信息增益3.在構(gòu)建決策樹模型時(shí)，如何選擇最優(yōu)的分裂屬性？A.選擇信息增益最大的屬性B.選擇基尼系數(shù)最小的屬性C.選擇方差最小的屬性D.選擇相關(guān)系數(shù)最大的屬性4.隨機(jī)森林模型在統(tǒng)計(jì)調(diào)查中主要用于解決哪種類型的問題？A.回歸分析問題B.分類預(yù)測(cè)問題C.聚類分析問題D.時(shí)間序列分析問題5.在隨機(jī)森林模型中，每棵決策樹的構(gòu)建過程中，如何選擇分裂屬性？A.隨機(jī)選擇所有屬性B.選擇信息增益最大的屬性C.選擇基尼系數(shù)最小的屬性D.選擇方差最小的屬性6.隨機(jī)森林模型中的“隨機(jī)”主要體現(xiàn)在哪兩個(gè)方面？A.樣本隨機(jī)選擇和屬性隨機(jī)選擇B.樣本隨機(jī)選擇和分裂規(guī)則隨機(jī)選擇C.屬性隨機(jī)選擇和分裂規(guī)則隨機(jī)選擇D.樣本隨機(jī)選擇、屬性隨機(jī)選擇和分裂規(guī)則隨機(jī)選擇7.在統(tǒng)計(jì)調(diào)查中，如何評(píng)估隨機(jī)森林模型的過擬合問題？A.使用交叉驗(yàn)證B.調(diào)整樹的深度C.增加樣本數(shù)量D.以上都是8.決策樹模型在統(tǒng)計(jì)調(diào)查中的主要優(yōu)點(diǎn)是什么？A.模型解釋性強(qiáng)B.計(jì)算效率高C.對(duì)異常值不敏感D.以上都是9.隨機(jī)森林模型在統(tǒng)計(jì)調(diào)查中的主要優(yōu)點(diǎn)是什么？A.模型解釋性強(qiáng)B.計(jì)算效率高C.對(duì)異常值不敏感D.以上都是10.在統(tǒng)計(jì)調(diào)查中，如何選擇決策樹和隨機(jī)森林模型的參數(shù)？A.使用交叉驗(yàn)證B.調(diào)整樹的深度C.增加樣本數(shù)量D.以上都是11.決策樹模型在統(tǒng)計(jì)調(diào)查中的主要缺點(diǎn)是什么？A.容易過擬合B.對(duì)異常值敏感C.模型解釋性差D.以上都是12.隨機(jī)森林模型在統(tǒng)計(jì)調(diào)查中的主要缺點(diǎn)是什么？A.模型解釋性差B.計(jì)算復(fù)雜度高C.對(duì)異常值敏感D.以上都是13.在統(tǒng)計(jì)調(diào)查中，如何處理缺失值？A.刪除含有缺失值的樣本B.使用均值或中位數(shù)填充C.使用模型預(yù)測(cè)缺失值D.以上都是14.決策樹模型在統(tǒng)計(jì)調(diào)查中的剪枝方法有哪些？A.預(yù)剪枝B.后剪枝C.以上都是D.以上都不是15.隨機(jī)森林模型在統(tǒng)計(jì)調(diào)查中的集成方法有哪些？A.決策樹集成B.提升方法C.負(fù)貝葉斯方法D.以上都是16.在統(tǒng)計(jì)調(diào)查中，如何評(píng)估決策樹模型的泛化能力？A.使用交叉驗(yàn)證B.使用測(cè)試集C.使用ROC曲線D.以上都是17.在統(tǒng)計(jì)調(diào)查中，如何評(píng)估隨機(jī)森林模型的泛化能力？A.使用交叉驗(yàn)證B.使用測(cè)試集C.使用ROC曲線D.以上都是18.決策樹模型在統(tǒng)計(jì)調(diào)查中的剪枝過程中，如何選擇剪枝的標(biāo)準(zhǔn)？A.信息增益B.基尼系數(shù)C.方差D.以上都是19.隨機(jī)森林模型在統(tǒng)計(jì)調(diào)查中的集成過程中，如何選擇集成的方法？A.決策樹集成B.提升方法C.負(fù)貝葉斯方法D.以上都是20.在統(tǒng)計(jì)調(diào)查中，如何處理類別不平衡問題？A.重采樣B.使用代價(jià)敏感學(xué)習(xí)C.使用集成方法D.以上都是二、簡(jiǎn)答題（本大題共5小題，每小題4分，共20分。請(qǐng)將答案寫在答題紙上。）1.簡(jiǎn)述決策樹模型在統(tǒng)計(jì)調(diào)查中的構(gòu)建過程。2.簡(jiǎn)述隨機(jī)森林模型在統(tǒng)計(jì)調(diào)查中的構(gòu)建過程。3.簡(jiǎn)述決策樹模型在統(tǒng)計(jì)調(diào)查中的剪枝方法。4.簡(jiǎn)述隨機(jī)森林模型在統(tǒng)計(jì)調(diào)查中的集成方法。5.簡(jiǎn)述統(tǒng)計(jì)調(diào)查中處理缺失值的方法。三、論述題（本大題共4小題，每小題5分，共20分。請(qǐng)將答案寫在答題紙上。）1.在你的教學(xué)實(shí)踐中，你發(fā)現(xiàn)決策樹模型在統(tǒng)計(jì)調(diào)查中有哪些具體的優(yōu)勢(shì)？請(qǐng)結(jié)合實(shí)際案例進(jìn)行論述。2.在你的教學(xué)實(shí)踐中，你發(fā)現(xiàn)隨機(jī)森林模型在統(tǒng)計(jì)調(diào)查中有哪些具體的優(yōu)勢(shì)？請(qǐng)結(jié)合實(shí)際案例進(jìn)行論述。3.在你的教學(xué)實(shí)踐中，你如何向?qū)W生解釋決策樹和隨機(jī)森林模型之間的區(qū)別？請(qǐng)結(jié)合具體的教學(xué)場(chǎng)景進(jìn)行描述。4.在你的教學(xué)實(shí)踐中，你如何處理學(xué)生在使用決策樹和隨機(jī)森林模型時(shí)遇到的常見問題？請(qǐng)結(jié)合具體的教學(xué)場(chǎng)景進(jìn)行描述。四、應(yīng)用題（本大題共3小題，每小題10分，共30分。請(qǐng)將答案寫在答題紙上。）1.假設(shè)你正在進(jìn)行一項(xiàng)關(guān)于消費(fèi)者購(gòu)買行為的市場(chǎng)調(diào)查，你收集了以下數(shù)據(jù)：年齡、性別、收入、教育程度、購(gòu)買頻率。請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)決策樹模型來預(yù)測(cè)消費(fèi)者是否會(huì)購(gòu)買某種新產(chǎn)品。你需要詳細(xì)描述模型的構(gòu)建過程，包括如何選擇分裂屬性、如何構(gòu)建決策樹以及如何評(píng)估模型的性能。2.假設(shè)你正在進(jìn)行一項(xiàng)關(guān)于信用卡欺詐檢測(cè)的統(tǒng)計(jì)調(diào)查，你收集了以下數(shù)據(jù)：交易金額、交易時(shí)間、交易地點(diǎn)、交易類型、用戶歷史行為。請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)隨機(jī)森林模型來預(yù)測(cè)信用卡交易是否為欺詐交易。你需要詳細(xì)描述模型的構(gòu)建過程，包括如何選擇分裂屬性、如何構(gòu)建隨機(jī)森林以及如何評(píng)估模型的性能。3.假設(shè)你正在進(jìn)行一項(xiàng)關(guān)于學(xué)生學(xué)業(yè)成績(jī)的統(tǒng)計(jì)調(diào)查，你收集了以下數(shù)據(jù)：學(xué)習(xí)時(shí)間、課外活動(dòng)參與度、家庭背景、教師評(píng)價(jià)。請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)隨機(jī)森林模型來預(yù)測(cè)學(xué)生的學(xué)業(yè)成績(jī)。你需要詳細(xì)描述模型的構(gòu)建過程，包括如何選擇分裂屬性、如何構(gòu)建隨機(jī)森林以及如何評(píng)估模型的性能。本次試卷答案如下一、選擇題答案及解析1.B解析：決策樹模型主要用于解決分類預(yù)測(cè)問題，通過一系列的決策將數(shù)據(jù)分類到不同的類別中。在統(tǒng)計(jì)調(diào)查中，決策樹可以用來預(yù)測(cè)某個(gè)事件發(fā)生的概率或者將樣本分類到不同的群體中。2.B解析：準(zhǔn)確率、基尼系數(shù)、信息增益都是決策樹模型常用的評(píng)價(jià)指標(biāo)，而變異系數(shù)主要用于衡量數(shù)據(jù)的離散程度，不是決策樹模型的評(píng)價(jià)指標(biāo)。3.A解析：在構(gòu)建決策樹模型時(shí)，選擇最優(yōu)的分裂屬性通常是通過信息增益來衡量的。信息增益越大，說明分裂后數(shù)據(jù)的純度提高得越多，模型的效果越好。4.B解析：隨機(jī)森林模型主要用于解決分類預(yù)測(cè)問題，通過構(gòu)建多棵決策樹并對(duì)它們的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行投票來得到最終的分類結(jié)果。在統(tǒng)計(jì)調(diào)查中，隨機(jī)森林可以用來預(yù)測(cè)某個(gè)事件發(fā)生的概率或者將樣本分類到不同的群體中。5.A解析：在隨機(jī)森林模型中，每棵決策樹的構(gòu)建過程中，屬性的選擇是隨機(jī)的。這意味著在每棵樹中，只有一部分屬性會(huì)被考慮用于分裂節(jié)點(diǎn)，這樣可以增加模型的多樣性，減少過擬合的風(fēng)險(xiǎn)。6.D解析：隨機(jī)森林模型中的“隨機(jī)”主要體現(xiàn)在三個(gè)方面：樣本隨機(jī)選擇、屬性隨機(jī)選擇和分裂規(guī)則隨機(jī)選擇。樣本隨機(jī)選擇是指從數(shù)據(jù)集中隨機(jī)抽取樣本構(gòu)建每棵樹；屬性隨機(jī)選擇是指在每個(gè)節(jié)點(diǎn)上隨機(jī)選擇一部分屬性用于分裂；分裂規(guī)則隨機(jī)選擇是指在每個(gè)節(jié)點(diǎn)上隨機(jī)選擇分裂屬性和分裂點(diǎn)。7.D解析：評(píng)估隨機(jī)森林模型的過擬合問題可以通過多種方法，包括使用交叉驗(yàn)證、調(diào)整樹的深度和增加樣本數(shù)量。交叉驗(yàn)證可以用來評(píng)估模型的泛化能力，調(diào)整樹的深度可以減少模型的復(fù)雜度，增加樣本數(shù)量可以提高模型的穩(wěn)定性。8.D解析：決策樹模型在統(tǒng)計(jì)調(diào)查中的主要優(yōu)點(diǎn)包括模型解釋性強(qiáng)、計(jì)算效率高和對(duì)異常值不敏感。模型解釋性強(qiáng)意味著可以通過決策樹直觀地理解模型的決策過程；計(jì)算效率高意味著決策樹的構(gòu)建和預(yù)測(cè)速度較快；對(duì)異常值不敏感意味著決策樹對(duì)異常值的影響較小。9.D解析：隨機(jī)森林模型在統(tǒng)計(jì)調(diào)查中的主要優(yōu)點(diǎn)包括模型解釋性強(qiáng)、計(jì)算效率高和對(duì)異常值不敏感。模型解釋性強(qiáng)意味著可以通過隨機(jī)森林直觀地理解模型的決策過程；計(jì)算效率高意味著隨機(jī)森林的構(gòu)建和預(yù)測(cè)速度較快；對(duì)異常值不敏感意味著隨機(jī)森林對(duì)異常值的影響較小。10.D解析：選擇決策樹和隨機(jī)森林模型的參數(shù)可以通過多種方法，包括使用交叉驗(yàn)證、調(diào)整樹的深度和增加樣本數(shù)量。交叉驗(yàn)證可以用來評(píng)估模型的泛化能力，調(diào)整樹的深度可以減少模型的復(fù)雜度，增加樣本數(shù)量可以提高模型的穩(wěn)定性。11.D解析：決策樹模型在統(tǒng)計(jì)調(diào)查中的主要缺點(diǎn)包括容易過擬合、對(duì)異常值敏感和模型解釋性差。容易過擬合意味著決策樹在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)很好，但在測(cè)試數(shù)據(jù)上表現(xiàn)較差；對(duì)異常值敏感意味著決策樹對(duì)異常值的影響較大；模型解釋性差意味著難以直觀地理解模型的決策過程。12.D解析：隨機(jī)森林模型在統(tǒng)計(jì)調(diào)查中的主要缺點(diǎn)包括模型解釋性差、計(jì)算復(fù)雜度高和對(duì)異常值敏感。模型解釋性差意味著難以直觀地理解模型的決策過程；計(jì)算復(fù)雜度高意味著隨機(jī)森林的構(gòu)建和預(yù)測(cè)速度較慢；對(duì)異常值不敏感意味著隨機(jī)森林對(duì)異常值的影響較大。13.D解析：處理缺失值的方法包括刪除含有缺失值的樣本、使用均值或中位數(shù)填充和使用模型預(yù)測(cè)缺失值。刪除含有缺失值的樣本可以簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)處理，但可能會(huì)導(dǎo)致信息丟失；使用均值或中位數(shù)填充可以保持?jǐn)?shù)據(jù)的完整性，但可能會(huì)引入偏差；使用模型預(yù)測(cè)缺失值可以利用其他變量來預(yù)測(cè)缺失值，但需要額外的模型訓(xùn)練。14.C解析：決策樹模型在統(tǒng)計(jì)調(diào)查中的剪枝方法包括預(yù)剪枝和后剪枝。預(yù)剪枝是指在構(gòu)建決策樹的過程中就進(jìn)行剪枝，以防止過擬合；后剪枝是指在構(gòu)建完決策樹后再進(jìn)行剪枝，以提高模型的泛化能力。15.D解析：隨機(jī)森林模型在統(tǒng)計(jì)調(diào)查中的集成方法包括決策樹集成、提升方法和負(fù)貝葉斯方法。決策樹集成是指將多棵決策樹的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行組合；提升方法是指通過迭代地訓(xùn)練模型來提高預(yù)測(cè)性能；負(fù)貝葉斯方法是指通過貝葉斯方法來構(gòu)建模型。16.D解析：評(píng)估決策樹模型的泛化能力可以通過多種方法，包括使用交叉驗(yàn)證、使用測(cè)試集和使用ROC曲線。交叉驗(yàn)證可以用來評(píng)估模型的泛化能力，使用測(cè)試集可以用來評(píng)估模型在未知數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)，ROC曲線可以用來評(píng)估模型的分類性能。17.D解析：評(píng)估隨機(jī)森林模型的泛化能力可以通過多種方法，包括使用交叉驗(yàn)證、使用測(cè)試集和使用ROC曲線。交叉驗(yàn)證可以用來評(píng)估模型的泛化能力，使用測(cè)試集可以用來評(píng)估模型在未知數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)，ROC曲線可以用來評(píng)估模型的分類性能。18.D解析：決策樹模型在剪枝過程中，選擇剪枝的標(biāo)準(zhǔn)可以通過信息增益、基尼系數(shù)和方差來衡量。信息增益越大，說明分裂后數(shù)據(jù)的純度提高得越多，模型的效果越好；基尼系數(shù)越小，說明分裂后數(shù)據(jù)的純度提高得越多，模型的效果越好；方差越小，說明分裂后數(shù)據(jù)的離散程度越小，模型的效果越好。19.D解析：隨機(jī)森林模型在集成過程中，選擇集成的方法可以通過決策樹集成、提升方法和負(fù)貝葉斯方法來衡量。決策樹集成是指將多棵決策樹的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行組合；提升方法是指通過迭代地訓(xùn)練模型來提高預(yù)測(cè)性能；負(fù)貝葉斯方法是指通過貝葉斯方法來構(gòu)建模型。20.D解析：處理類別不平衡問題的方法包括重采樣、使用代價(jià)敏感學(xué)習(xí)和使用集成方法。重采樣可以用來平衡數(shù)據(jù)集中的類別分布；使用代價(jià)敏感學(xué)習(xí)可以增加少數(shù)類的權(quán)重；使用集成方法可以結(jié)合多個(gè)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果來提高模型的性能。二、簡(jiǎn)答題答案及解析1.決策樹模型在統(tǒng)計(jì)調(diào)查中的構(gòu)建過程通常包括以下步驟：首先，選擇一個(gè)分裂屬性，通常是通過信息增益或基尼系數(shù)來衡量分裂的優(yōu)劣；然后，根據(jù)分裂屬性將數(shù)據(jù)集分成多個(gè)子集；接著，對(duì)每個(gè)子集遞歸地進(jìn)行分裂，直到滿足停止條件，如樹的深度達(dá)到最大值或子集中的樣本數(shù)量小于某個(gè)閾值；最后，對(duì)葉子節(jié)點(diǎn)進(jìn)行分類或回歸。在構(gòu)建過程中，還需要進(jìn)行剪枝，以防止過擬合。2.隨機(jī)森林模型在統(tǒng)計(jì)調(diào)查中的構(gòu)建過程通常包括以下步驟：首先，從數(shù)據(jù)集中隨機(jī)抽取樣本，構(gòu)建多棵決策樹；然后，在每棵決策樹的構(gòu)建過程中，隨機(jī)選擇一部分屬性用于分裂；接著，對(duì)每棵決策樹進(jìn)行訓(xùn)練，并對(duì)它們的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行投票或平均；最后，根據(jù)投票或平均結(jié)果得到最終的預(yù)測(cè)。在構(gòu)建過程中，還需要調(diào)整模型的參數(shù)，如樹的數(shù)量和樹的深度，以提高模型的性能。3.決策樹模型在統(tǒng)計(jì)調(diào)查中的剪枝方法包括預(yù)剪枝和后剪枝。預(yù)剪枝是指在構(gòu)建決策樹的過程中就進(jìn)行剪枝，以防止過擬合。預(yù)剪枝可以通過設(shè)置樹的深度、子集中的樣本數(shù)量等參數(shù)來控制。后剪枝是指在構(gòu)建完決策樹后再進(jìn)行剪枝，以提高模型的泛化能力。后剪枝可以通過刪除不重要的節(jié)點(diǎn)或合并相鄰的節(jié)點(diǎn)來進(jìn)行。4.隨機(jī)森林模型在統(tǒng)計(jì)調(diào)查中的集成方法包括決策樹集成、提升方法和負(fù)貝葉斯方法。決策樹集成是指將多棵決策樹的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行組合，以提高模型的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性。提升方法是指通過迭代地訓(xùn)練模型來提高預(yù)測(cè)性能，每次迭代都會(huì)根據(jù)前一次的預(yù)測(cè)結(jié)果來調(diào)整模型的參數(shù)。負(fù)貝葉斯方法是指通過貝葉斯方法來構(gòu)建模型，通過先驗(yàn)分布和似然函數(shù)來估計(jì)模型的參數(shù)。三、論述題答案及解析1.在我的教學(xué)實(shí)踐中，我發(fā)現(xiàn)決策樹模型在統(tǒng)計(jì)調(diào)查中的優(yōu)勢(shì)主要體現(xiàn)在模型解釋性強(qiáng)、計(jì)算效率高和對(duì)異常值不敏感。模型解釋性強(qiáng)意味著可以通過決策樹直觀地理解模型的決策過程，這對(duì)于統(tǒng)計(jì)調(diào)查中的結(jié)果解釋非常重要。計(jì)算效率高意味著決策樹的構(gòu)建和預(yù)測(cè)速度較快，這對(duì)于處理大量數(shù)據(jù)非常有利。對(duì)異常值不敏感意味著決策樹對(duì)異常值的影響較小，這對(duì)于統(tǒng)計(jì)調(diào)查中的數(shù)據(jù)質(zhì)量要求較高的情況非常有用。例如，在一個(gè)關(guān)于消費(fèi)者購(gòu)買行為的市場(chǎng)調(diào)查中，決策樹可以幫助我們理解哪些因素對(duì)消費(fèi)者的購(gòu)買決策影響最大，從而為市場(chǎng)策略提供依據(jù)。2.在我的教學(xué)實(shí)踐中，我發(fā)現(xiàn)隨機(jī)森林模型在統(tǒng)計(jì)調(diào)查中的優(yōu)勢(shì)主要體現(xiàn)在模型解釋性強(qiáng)、計(jì)算效率高和對(duì)異常值不敏感。模型解釋性強(qiáng)意味著可以通過隨機(jī)森林直觀地理解模型的決策過程，這對(duì)于統(tǒng)計(jì)調(diào)查中的結(jié)果解釋非常重要。計(jì)算效率高意味著隨機(jī)森林的構(gòu)建和預(yù)測(cè)速度較快，這對(duì)于處理大量數(shù)據(jù)非常有利。對(duì)異常值不敏感意味著隨機(jī)森林對(duì)異常值的影響較小，這對(duì)于統(tǒng)計(jì)調(diào)查中的數(shù)據(jù)質(zhì)量要求較高的情況非常有用。例如，在一個(gè)關(guān)于信用卡欺詐檢測(cè)的統(tǒng)計(jì)調(diào)查中，隨機(jī)森林可以幫助我們識(shí)別哪些特征對(duì)信用卡欺詐檢測(cè)最重要，從而提高檢測(cè)的準(zhǔn)確性。3.在我的教學(xué)實(shí)踐中，我向?qū)W生解釋決策樹和隨機(jī)森林模型之間的區(qū)別時(shí)，通常會(huì)使用一個(gè)具體的案例。例如，在一個(gè)關(guān)于學(xué)生學(xué)業(yè)成績(jī)的統(tǒng)計(jì)調(diào)查中，決策樹可以幫助我們理解哪些因素對(duì)學(xué)生的學(xué)業(yè)成績(jī)影響最大，而隨機(jī)森林可以通過構(gòu)建多棵決策樹并結(jié)合它們的預(yù)測(cè)結(jié)果來提高模型的準(zhǔn)確性。我還會(huì)通過繪制決策樹和隨機(jī)森林的示意圖，讓學(xué)生直觀地理解兩種模型的區(qū)別。例如，決策樹是一棵樹狀結(jié)構(gòu)，每個(gè)節(jié)點(diǎn)都是一個(gè)決策，而隨機(jī)森林是由多棵決策樹組成的集合，每棵樹都有不同的決策路徑。4.在我的教學(xué)實(shí)踐中，我處理學(xué)生在使用決策樹和隨機(jī)森林模型時(shí)遇到的常見問題通常是通過具體的案例和實(shí)際操作來解決的。例如，學(xué)生可能會(huì)遇到如何選擇分裂屬性的問題，我會(huì)通過計(jì)算信息增益或基尼系數(shù)來幫助他們選擇最優(yōu)的分裂屬性。學(xué)生還可能會(huì)遇到如何處理缺失值的問題，我會(huì)通過重采樣、使用均值或中位數(shù)填充等方法來幫助他們處理缺失值。此外，學(xué)生還可能會(huì)遇到如何評(píng)估模型性能的問題，我會(huì)通過交叉驗(yàn)證、使用測(cè)試集和使用ROC曲線等方法來幫助他們?cè)u(píng)估模型性能。通過這些方法，學(xué)生可以更好地理解和應(yīng)用決策樹和隨機(jī)森林模型。四、應(yīng)用題答案及解析1.在一個(gè)關(guān)于消費(fèi)者購(gòu)買行為的市場(chǎng)調(diào)查中，設(shè)計(jì)一個(gè)決策樹模型來預(yù)測(cè)消費(fèi)者是否會(huì)購(gòu)買某種新產(chǎn)品，可以按照以下步驟