题目
【单选题】以下哪项关于决策树的说法是错误的()A. 冗余属性不会对决策树的准确率造成不利的影响B. 子树可能在决策树中重复多次C. 决策树算法对于噪声的干扰非常敏感D. 寻找最佳决策树是 NP完全问题
【单选题】以下哪项关于决策树的说法是错误的()
A. 冗余属性不会对决策树的准确率造成不利的影响
B. 子树可能在决策树中重复多次
C. 决策树算法对于噪声的干扰非常敏感
D. 寻找最佳决策树是 NP完全问题
题目解答
答案
C. 决策树算法对于噪声的干扰非常敏感
解析
步骤 1:理解决策树算法的特性
决策树算法是一种监督学习方法,用于分类和回归任务。它通过递归地将数据集分割成子集,以创建一个树形结构,其中每个内部节点表示一个属性上的测试,每个分支代表一个测试结果,每个叶节点代表一个类别或值。
步骤 2:分析选项A
冗余属性不会对决策树的准确率造成不利的影响。这是因为决策树算法在构建树的过程中,会根据信息增益、基尼指数等标准选择最优的属性进行分裂,冗余属性不会被选为分裂属性,因此不会影响决策树的准确率。
步骤 3:分析选项B
子树可能在决策树中重复多次。这是正确的,因为在构建决策树时,可能会出现相同的子树结构,尤其是在处理具有重复模式的数据集时。
步骤 4:分析选项C
决策树算法对于噪声的干扰非常敏感。这是正确的,因为决策树算法在处理噪声数据时,可能会过度拟合,导致模型在训练集上表现良好,但在测试集上表现不佳。
步骤 5:分析选项D
寻找最佳决策树是 NP完全问题。这是正确的,因为寻找最佳决策树涉及到对所有可能的树结构进行评估,这是一个组合优化问题,其复杂度随着数据集的大小呈指数增长,因此是 NP完全问题。
决策树算法是一种监督学习方法,用于分类和回归任务。它通过递归地将数据集分割成子集,以创建一个树形结构,其中每个内部节点表示一个属性上的测试,每个分支代表一个测试结果,每个叶节点代表一个类别或值。
步骤 2:分析选项A
冗余属性不会对决策树的准确率造成不利的影响。这是因为决策树算法在构建树的过程中,会根据信息增益、基尼指数等标准选择最优的属性进行分裂,冗余属性不会被选为分裂属性,因此不会影响决策树的准确率。
步骤 3:分析选项B
子树可能在决策树中重复多次。这是正确的,因为在构建决策树时,可能会出现相同的子树结构,尤其是在处理具有重复模式的数据集时。
步骤 4:分析选项C
决策树算法对于噪声的干扰非常敏感。这是正确的,因为决策树算法在处理噪声数据时,可能会过度拟合,导致模型在训练集上表现良好,但在测试集上表现不佳。
步骤 5:分析选项D
寻找最佳决策树是 NP完全问题。这是正确的,因为寻找最佳决策树涉及到对所有可能的树结构进行评估,这是一个组合优化问题,其复杂度随着数据集的大小呈指数增长,因此是 NP完全问题。