下面有关决策树剪枝的说法错误的是？
A: 决策树剪枝的目的是为了减少训练过程的过拟合，从而提升决策树模型的准确性。
B: 决策树剪枝可以放在决策树的构造过程（预剪枝），也可以等决策树模型全部建立后再做（后剪枝）。
C: 决策树剪枝的依据是看某层某个非叶节点转换成叶节点后，训练样本集的检验准确度是否提升。
D: 决策树剪枝符合Occam剃刀原理（即机器学习模型越简单越好）。
A: 决策树剪枝的目的是为了减少训练过程的过拟合，从而提升决策树模型的准确性。
B: 决策树剪枝可以放在决策树的构造过程（预剪枝），也可以等决策树模型全部建立后再做（后剪枝）。
C: 决策树剪枝的依据是看某层某个非叶节点转换成叶节点后，训练样本集的检验准确度是否提升。
D: 决策树剪枝符合Occam剃刀原理（即机器学习模型越简单越好）。
C
举一反三
- 下面有关决策树剪枝的说法错误的是() A: 决策树的深度并非越大越好 B: 决策树剪枝的目的是为了降低模型复杂度,从而避免决策树模型过拟合 C: 决策树剪枝可以放在决策树的构造过程中(预剪枝),也可以等决策树模型全部建立后再做(后剪枝) D: 决策树后剪枝的依据是看某层某个非叶子节点转换成叶子节点后, 模型在训练样本集上的准确度是否提升
- 下列关于决策树剪枝的论述不正确的是 A: 决策树剪枝主要是防止欠拟合 B: 决策树算法会产生层数太多，节点数过多的树，因此需要对树进行剪枝处理 C: 预剪枝会依据节点的不纯度设置阈值从而决定是否分裂 D: 后剪枝使用自定义的整体损失函数衡量决策树的优劣，对比剪枝前后的决策树决定是否实施剪枝操作
- 决策树的剪枝是为了防止树的过拟合，增强其泛化能力。包括预剪枝和后剪枝。（ ）
- 关于决策树的说法中正确的是（ ） A: 决策树算法的基础是二叉树，但不是所有的决策树都是二叉树，还有可能是多叉树 B: 常见的决策树剪枝有先剪枝和后剪枝 C: 决策树使用训练数据集进行预测，通过结果比对评估决策树模型 D: 决策树中包含根节点、分裂节点和叶节点
- 后剪枝是在决策树生长完成之后，对树进行剪枝。
内容
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关于对决策树进行剪枝的说法中正确的是（） A: 先剪枝和后剪枝都可以降低决策树的过拟合风险 B: 后剪枝决策树的训练时间会比先剪枝决策树和未剪枝决策树长很多 C: 先剪枝和后剪枝都是利用验证集精度来判断是否剪枝的 D: 一般来说，后剪枝要比先剪枝的效果好很多
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后剪枝决策树通常比预剪枝决策树保留了更多的分支。一般情形下，后剪枝决策树的欠拟合风险很小，泛化性能往往优于预剪枝决策树。（ ）
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3. 给定决策树，选项有：（1）将决策树转换成规则，然后对结果规则剪枝；（2）对决策树剪枝，然后将剪枝后的树转换成规则。相对于选项（1），选择（2）的优点是更能泛化规则。
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利用决策树方法决策的步骤主要有 A: 确定决策目标 B: 绘制决策树 C: 计算损益值 D: 剪枝决策
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以下有关决策树剪枝正确的说法是（） A: 预剪枝是在节点分枝前确定是否要继续树增长，可以比较分枝前后的准确率确定。 B: 预剪枝可能导致欠拟合，因此要通过训练样本检验确定合适的树深度。 C: C4.5算法可以处理回归问题。 D: C4.5决策树的目标函数是信息增益。