決策科學(xué)練習(xí)及答案

姓名：__________考號(hào)：__________題號(hào)一二三四五總分評(píng)分一、單選題(共10題)1.什么是決策樹(shù)中的葉節(jié)點(diǎn)？()A.用于存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的節(jié)點(diǎn)B.用于存儲(chǔ)決策規(guī)則的節(jié)點(diǎn)C.用于存儲(chǔ)中間結(jié)果的節(jié)點(diǎn)D.用于存儲(chǔ)預(yù)測(cè)結(jié)果的節(jié)點(diǎn)2.在熵增算法中，熵的計(jì)算公式是什么？()A.H(X)=-Σ(pi*log(pi))B.H(X)=Σ(pi*log(pi))C.H(X)=-Σ(pi*log(pi^2))D.H(X)=Σ(pi*log(pi^2))3.什么是支持向量機(jī)（SVM）中的核函數(shù)？()A.用于將數(shù)據(jù)映射到高維空間的函數(shù)B.用于計(jì)算數(shù)據(jù)點(diǎn)之間距離的函數(shù)C.用于計(jì)算數(shù)據(jù)點(diǎn)之間相似度的函數(shù)D.用于計(jì)算數(shù)據(jù)點(diǎn)之間角度的函數(shù)4.什么是關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中的支持度？()A.表示規(guī)則中條件出現(xiàn)的頻率B.表示規(guī)則中結(jié)果出現(xiàn)的頻率C.表示規(guī)則中條件與結(jié)果同時(shí)出現(xiàn)的頻率D.表示規(guī)則中條件與結(jié)果同時(shí)出現(xiàn)的概率5.什么是聚類(lèi)分析中的輪廓系數(shù)？()A.用于衡量聚類(lèi)內(nèi)部緊密度的指標(biāo)B.用于衡量聚類(lèi)之間分離度的指標(biāo)C.用于衡量聚類(lèi)內(nèi)部緊密度和聚類(lèi)之間分離度的指標(biāo)D.用于衡量聚類(lèi)中心距離的指標(biāo)6.什么是回歸分析中的殘差？()A.預(yù)測(cè)值與實(shí)際值之間的差值B.實(shí)際值與預(yù)測(cè)值之間的差值C.預(yù)測(cè)值與均值的差值D.實(shí)際值與均值的差值7.什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的激活函數(shù)？()A.用于將輸入數(shù)據(jù)映射到輸出數(shù)據(jù)的函數(shù)B.用于計(jì)算數(shù)據(jù)點(diǎn)之間相似度的函數(shù)C.用于計(jì)算數(shù)據(jù)點(diǎn)之間距離的函數(shù)D.用于計(jì)算數(shù)據(jù)點(diǎn)之間角度的函數(shù)8.什么是貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中的條件概率表？()A.用于存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)之間概率關(guān)系的表格B.用于存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)狀態(tài)及其概率的表格C.用于存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)之間邊關(guān)系的表格D.用于存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)之間距離的表格9.什么是決策樹(shù)中的剪枝？()A.在決策樹(shù)訓(xùn)練過(guò)程中刪除節(jié)點(diǎn)B.在決策樹(shù)訓(xùn)練過(guò)程中增加節(jié)點(diǎn)C.在決策樹(shù)訓(xùn)練過(guò)程中調(diào)整節(jié)點(diǎn)參數(shù)D.在決策樹(shù)訓(xùn)練過(guò)程中增加樹(shù)的高度10.什么是聚類(lèi)分析中的K-means算法？()A.一種基于距離的聚類(lèi)算法B.一種基于密度的聚類(lèi)算法C.一種基于層次的聚類(lèi)算法D.一種基于模型的聚類(lèi)算法二、多選題(共5題)11.以下哪些是決策樹(shù)算法的常見(jiàn)剪枝方法？()A.預(yù)剪枝B.后剪枝C.交叉驗(yàn)證剪枝D.模型選擇剪枝12.在關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中，以下哪些是影響規(guī)則質(zhì)量的因素？()A.支持度B.置信度C.增量D.互斥13.以下哪些是聚類(lèi)分析中常用的距離度量方法？()A.歐幾里得距離B.曼哈頓距離C.余弦相似度D.杰卡德相似系數(shù)14.以下哪些是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中常用的優(yōu)化算法？()A.梯度下降法B.動(dòng)量法C.RMSpropD.Adam15.以下哪些是貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中用于表示節(jié)點(diǎn)之間依賴關(guān)系的工具？()A.決策樹(shù)B.決策表C.條件概率表D.聚類(lèi)分析三、填空題(共5題)16.在決策樹(shù)中，用于評(píng)估節(jié)點(diǎn)劃分好壞的指標(biāo)是______。17.在關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中，用于度量規(guī)則重要性的指標(biāo)是______。18.在聚類(lèi)分析中，用于描述聚類(lèi)內(nèi)部緊密度和聚類(lèi)之間分離度的指標(biāo)是______。19.在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，用于調(diào)整網(wǎng)絡(luò)權(quán)重的優(yōu)化算法是______。20.在貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中，用于表示節(jié)點(diǎn)之間依賴關(guān)系的工具是______。四、判斷題(共5題)21.支持向量機(jī)（SVM）是一種無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。()A.正確B.錯(cuò)誤22.在關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中，支持度和置信度越高，規(guī)則越有意義。()A.正確B.錯(cuò)誤23.聚類(lèi)分析中的K-means算法總是能夠找到最佳的聚類(lèi)數(shù)量。()A.正確B.錯(cuò)誤24.在決策樹(shù)中，剪枝可以減少過(guò)擬合。()A.正確B.錯(cuò)誤25.貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中的條件概率表可以用來(lái)進(jìn)行概率推理。()A.正確B.錯(cuò)誤五、簡(jiǎn)單題(共5題)26.請(qǐng)解釋什么是決策樹(shù)中的剪枝，以及剪枝的目的是什么？27.在關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中，如何計(jì)算規(guī)則的支持度和置信度？28.什么是聚類(lèi)分析中的層次聚類(lèi)方法？它有哪些步驟？29.在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，什么是激活函數(shù)，它有什么作用？30.貝葉斯網(wǎng)絡(luò)如何表示變量之間的依賴關(guān)系？它有什么應(yīng)用？

決策科學(xué)練習(xí)及答案一、單選題(共10題)1.【答案】D【解析】葉節(jié)點(diǎn)是決策樹(shù)中不包含任何子節(jié)點(diǎn)的節(jié)點(diǎn)，用于存儲(chǔ)最終的預(yù)測(cè)結(jié)果。2.【答案】A【解析】熵增算法中，熵的計(jì)算公式是H(X)=-Σ(pi*log(pi))，其中pi是每個(gè)類(lèi)別的概率。3.【答案】A【解析】支持向量機(jī)中的核函數(shù)是一種將數(shù)據(jù)映射到高維空間的函數(shù)，以便在新的空間中更容易找到數(shù)據(jù)的線性可分性。4.【答案】C【解析】關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中的支持度表示規(guī)則中條件與結(jié)果同時(shí)出現(xiàn)的頻率，通常以百分比表示。5.【答案】C【解析】輪廓系數(shù)是聚類(lèi)分析中用于衡量聚類(lèi)內(nèi)部緊密度和聚類(lèi)之間分離度的指標(biāo)，取值范圍在-1到1之間。6.【答案】A【解析】回歸分析中的殘差是指預(yù)測(cè)值與實(shí)際值之間的差值，用于衡量模型的擬合程度。7.【答案】A【解析】神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的激活函數(shù)是一種將輸入數(shù)據(jù)映射到輸出數(shù)據(jù)的函數(shù)，用于引入非線性因素。8.【答案】B【解析】貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中的條件概率表用于存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)狀態(tài)及其概率，描述了節(jié)點(diǎn)之間的依賴關(guān)系。9.【答案】A【解析】決策樹(shù)中的剪枝是指在決策樹(shù)訓(xùn)練過(guò)程中刪除節(jié)點(diǎn)，以防止過(guò)擬合。10.【答案】A【解析】K-means算法是一種基于距離的聚類(lèi)算法，通過(guò)迭代優(yōu)化聚類(lèi)中心，將數(shù)據(jù)點(diǎn)分配到最近的聚類(lèi)中心。二、多選題(共5題)11.【答案】ABC【解析】決策樹(shù)算法的剪枝方法包括預(yù)剪枝、后剪枝和交叉驗(yàn)證剪枝，這些方法旨在減少過(guò)擬合，提高模型的泛化能力。12.【答案】ABC【解析】在關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中，支持度、置信度和增量是影響規(guī)則質(zhì)量的主要因素。支持度表示規(guī)則中條件與結(jié)果同時(shí)出現(xiàn)的頻率，置信度表示規(guī)則中條件出現(xiàn)時(shí)結(jié)果出現(xiàn)的概率，增量表示規(guī)則帶來(lái)的額外信息。13.【答案】ABCD【解析】聚類(lèi)分析中常用的距離度量方法包括歐幾里得距離、曼哈頓距離、余弦相似度和杰卡德相似系數(shù)，這些方法用于計(jì)算數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的距離或相似度。14.【答案】ABCD【解析】神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中常用的優(yōu)化算法包括梯度下降法、動(dòng)量法、RMSprop和Adam，這些算法用于調(diào)整網(wǎng)絡(luò)權(quán)重以最小化損失函數(shù)。15.【答案】C【解析】在貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中，條件概率表是用于表示節(jié)點(diǎn)之間依賴關(guān)系的工具，它描述了每個(gè)節(jié)點(diǎn)在不同狀態(tài)下的條件概率。三、填空題(共5題)16.【答案】基尼指數(shù)【解析】基尼指數(shù)是決策樹(shù)中常用的不純度度量指標(biāo)，用于評(píng)估節(jié)點(diǎn)劃分的好壞，其值越小說(shuō)明劃分越優(yōu)。17.【答案】信任度【解析】信任度是關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中用于度量規(guī)則重要性的指標(biāo)，它表示在已知前件的情況下后件發(fā)生的概率。18.【答案】輪廓系數(shù)【解析】輪廓系數(shù)是聚類(lèi)分析中用來(lái)衡量聚類(lèi)質(zhì)量的一個(gè)指標(biāo)，它綜合考慮了聚類(lèi)內(nèi)部緊密度和聚類(lèi)之間的分離度。19.【答案】梯度下降法【解析】梯度下降法是一種優(yōu)化算法，通過(guò)迭代調(diào)整網(wǎng)絡(luò)權(quán)重以最小化損失函數(shù)，是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中常用的優(yōu)化方法。20.【答案】條件概率表【解析】條件概率表是貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中用來(lái)表示節(jié)點(diǎn)之間依賴關(guān)系的工具，它描述了每個(gè)節(jié)點(diǎn)在不同狀態(tài)下的條件概率。四、判斷題(共5題)21.【答案】錯(cuò)誤【解析】支持向量機(jī)（SVM）是一種監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，它通過(guò)找到最大化決策邊界來(lái)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)。22.【答案】正確【解析】在關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中，支持度和置信度是評(píng)估規(guī)則質(zhì)量的重要指標(biāo)。支持度高意味著規(guī)則中條件與結(jié)果同時(shí)出現(xiàn)的頻率較高，置信度高則表示規(guī)則中條件出現(xiàn)時(shí)結(jié)果出現(xiàn)的概率較高，兩者都高則規(guī)則更有意義。23.【答案】錯(cuò)誤【解析】聚類(lèi)分析中的K-means算法需要事先指定聚類(lèi)的數(shù)量，算法本身并不具備確定最佳聚類(lèi)數(shù)量的能力。24.【答案】正確【解析】剪枝是一種通過(guò)刪除決策樹(shù)中不必要的分支來(lái)減少過(guò)擬合的技術(shù)。它可以簡(jiǎn)化模型，提高模型的泛化能力。25.【答案】正確【解析】貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中的條件概率表提供了每個(gè)節(jié)點(diǎn)在不同狀態(tài)下的條件概率，這是進(jìn)行概率推理的基礎(chǔ)，可以用來(lái)計(jì)算節(jié)點(diǎn)狀態(tài)的概率分布。五、簡(jiǎn)答題(共5題)26.【答案】剪枝是指在決策樹(shù)的學(xué)習(xí)過(guò)程中，通過(guò)刪除一些不必要的分支來(lái)簡(jiǎn)化樹(shù)的結(jié)構(gòu)。剪枝的目的是減少過(guò)擬合，提高模型的泛化能力。通過(guò)剪枝，我們可以避免決策樹(shù)過(guò)于復(fù)雜，從而在新的數(shù)據(jù)上也能保持良好的性能?！窘馕觥考糁κ且环N防止過(guò)擬合的技術(shù)，它通過(guò)刪除決策樹(shù)中的一些分支來(lái)簡(jiǎn)化模型，使得模型更加簡(jiǎn)潔，從而減少對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的過(guò)度適應(yīng)。剪枝的目的是為了提高模型在新數(shù)據(jù)上的預(yù)測(cè)能力，增強(qiáng)模型的泛化性能。27.【答案】支持度是指一個(gè)規(guī)則在所有交易中出現(xiàn)的頻率，計(jì)算公式為：支持度=(包含規(guī)則的前件和結(jié)果的事務(wù)數(shù)/總事務(wù)數(shù))*100%。置信度是指規(guī)則中前件成立時(shí)結(jié)果也成立的概率，計(jì)算公式為：置信度=(包含規(guī)則的前件和結(jié)果的事務(wù)數(shù)/包含規(guī)則的前件的事務(wù)數(shù))*100%。【解析】支持度和置信度是關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中兩個(gè)重要的度量指標(biāo)。支持度反映了規(guī)則在數(shù)據(jù)中出現(xiàn)的頻繁程度，而置信度則表示規(guī)則的有效性。計(jì)算這兩個(gè)指標(biāo)可以幫助我們識(shí)別出有意義的關(guān)聯(lián)規(guī)則。28.【答案】層次聚類(lèi)是一種將數(shù)據(jù)集劃分為不同層次的聚類(lèi)方法。其基本步驟包括：1.初始化每個(gè)樣本為一個(gè)單獨(dú)的簇；2.計(jì)算所有簇之間的距離；3.選擇最近的兩個(gè)簇合并為一個(gè)簇；4.重復(fù)步驟2和3，直到達(dá)到指定的簇?cái)?shù)量或所有樣本都屬于一個(gè)簇?！窘馕觥繉哟尉垲?lèi)是一種非監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，它通過(guò)逐步合并或分裂簇來(lái)形成層次結(jié)構(gòu)。這種方法不需要預(yù)先指定簇的數(shù)量，可以根據(jù)需要調(diào)整簇的層次結(jié)構(gòu)。29.【答案】激活函數(shù)是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的一個(gè)非線性函數(shù)，它用于引入非線性因素，使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)W習(xí)到復(fù)雜的非線性關(guān)系。激活函數(shù)的作用是將線性組合的結(jié)果轉(zhuǎn)換為一個(gè)有意義的輸出，通常是一個(gè)介于0和1之間的值?！窘馕觥考せ詈瘮?shù)是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中不可或缺的部分，它使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠處理