我们想在大数据集上训练决策树，为了使用较少时间，可以（ ）
减少树的深度
举一反三
- 想在大数据集上训练决策树, 为了使用较少时间，可以 （）。
- 我们想在大数据集上训练决策树, 为了使用较少时间, 我们可以() A: 减少树的深度 B: 增加学习率 C: 增加树的深度 D: 减少树的数量
- 我们想在大数据集上训练决策树，为了使用较少时间，我们可以（） A: 减少树的数量 B: 增加树的深度 C: 减少树的深度 D: 增加学习率（1earningrate）
- 我们想在大数据集上训练决策树, 为了使用较少时间, 我们可以（ ）。 A: 增加学习率 (learning rate) B: 减少树的深度 C: 减少树的数量 D: 增加树的深度
- 我们想在大数据集上训练决策树, 为了使用较少时间, 我们可以（ ） A: 增加树的深度 B: 减少树的深度 C: 减少树的数量 D: 增加学习率 (learning rate)
内容
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如果想在大数据集上训练决策树, 为了使用较少时间, 我们可以 （ ） A: 增加树的深度 B: 增加学习率 (learning rate) C: 减少树的深度 D: 减少树的数量
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想在大数据集上训练决策树,为了使用较少时间,可以()。 A: 增加树的深度 B: 增加学习率 C: 减少树的深度 D: 减少树的数量
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我们想要在大数据集上训练决策树模型,为了使用较少的时间,可以( )。 A: 增加树的深度 B: 增大学习率 C: 减少树的深度 D: 减少树的数量
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如果在大型数据集上训练决策树。为了花费更少的时间来训练这个模型，下列哪种做法是正确的？
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如果在大型数据集上训练决策树。为了花费更少的时间来训练这个模型,下列哪种做法是正确的( ) A: 增加树的深度 B: 增加学习率 C: 减少树的深度 D: 减少树的数量