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114年 - 中華企業資源規劃學會_專業認證商用數據應用師試題#127828
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55. 決策樹分枝的判別標準可以有
(A) 熵(Gini Coefficient)
(B) 吉尼係數(Entropy)
(C) 商(Entropy)
(D) 吉尼係數(Gini Coefficient)。
答案:
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統計:
A(0), B(2), C(0), D(15), E(0) #3463447
詳解 (共 2 筆)
MoAI - 您的AI助手
B2 · 2025/12/10
#7220589
這是一道關於機器學習中「決策樹(Deci...
(共 1792 字,隱藏中)
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B1 · 2025/06/18
#6490328
正確答案:(D) 吉尼係數 (Gini...
(共 318 字,隱藏中)
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相關試題
56. 決策樹分枝的判別標準 (A) 熵越低越好 (B) 吉尼係數越高越好 (C) 熵越高越好 (D) 隨機性越高越好。
#3463448
57. CART 決策樹特色以下何者為非 (A) 可以分類連續變數與類別變數 (B) 已用過的變數可以重複使用 (C) 透過計算吉尼係數來判別分類 (D) 不能分類連續變數。
#3463449
58. 關於事後剪枝 (A) 在樹已經生成之後,才對過過度擬合的部分進行修剪 (B) 生成樹的時候就對樹的生長進行限制 (C) 預先給定標準 (D) 多為主觀剪枝。
#3463450
59. 關於決策樹的描述何者正確 (A) 監督式方法 (B) 非監督式方法 (C) 兼容監督與非監督方法 (D) 加強非監督式方法。
#3463451
60. 關於決策樹的描述何者錯誤 (A) 有目標變數 (B) 有自變數 (C) 運用自變數去預測目標變數 (D) 自變數就是要預測的未來資料。
#3463452
61. 關於決策樹的預測的驗證議題,下列何者錯誤 (A) 使用訓練資料集來建立模型 (B) 將資料拆成訓練與測試組,前者訓練模型,後者用以驗證 (C) 測試組資料量不要多於訓練組資料量 (D) 測試組資料量一定要是訓練組資料量的九倍。
#3463453
62. np.array()函數(numpy 引入程式後命名為 np)的意義是 (A) 將目前資料轉換成陣列 (B) 將陣列的資料轉換成資料框資料 (C) 將 list 轉為 table (D) 將 list 轉為資料框。
#3463454
63. 使用分類六大步驟完成建立分類與預測決策樹不包含 (A) 資料載入與準備 (B) 訓練與測試資料切割 (C) 產生訓練資料集的預測結果 (D) 預測未知類別的新資料。
#3463455
64. 關於 DecisionTreeClassifier()中第一個參數 criterion 如果設定為 gini 表示 (A) 使用 CART 演算法 (B) 表示 ID3 演算法 (C) 表示隨機樹演算法 (D) 表示 kNN 演算法。
#3463456
65. 在 Python 語言中所使用 DecisionTreeClassifier()指令參數 criterion 可以設定為 entropy 做為計算,請問 entropy 的意思為下列哪一個選項(A) 熵值(B) 極端值(C) 奇異值(D) 平均值。
#3463457
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2025 年 · #127828