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大一决策树题库及答案

一、单项选择题（每题2分，共10题）

1.决策树中，每个内部节点代表的是（）

A.一个属性上的测试

B.类别

C.样本

D.叶子节点

答案：A

解析：内部节点通过对属性进行测试来划分数据集，所以代表一个属性上的测试。

2.决策树的构建过程主要是基于（）

A.聚类算法

B.分类算法

C.回归算法

D.关联规则算法

答案：B

解析：决策树是一种典型的分类算法，用于对数据进行分类。

3.在决策树中，信息增益越大，意味着（）

A.该属性对分类的区分能力越强

B.该属性对分类的区分能力越弱

C.与分类区分能力无关

D.信息增益无意义

答案：A

解析：信息增益越大，说明该属性在划分数据集时能带来更多的信息，对分类的区分能力越强。

4.决策树的剪枝目的是（）

A.提高模型的泛化能力

B.降低模型的复杂度

C.防止过拟合

D.以上都是

答案：D

解析：剪枝通过减少决策树的分支来降低复杂度，防止过拟合，从而提高模型的泛化能力。

5.以下哪种算法可用于生成决策树（）

A.ID3算法

B.K-Means算法

C.Apriori算法

D.PCA算法

答案：A

解析：ID3算法是经典的决策树生成算法，通过信息增益来选择属性。

6.决策树中，叶子节点代表的是（）

A.一个属性上的测试

B.类别

C.样本

D.中间结果

答案：B

解析：叶子节点最终给出分类结果，即代表类别。

7.计算信息增益时，通常使用的公式是基于（）

A.基尼系数

B.信息熵

C.欧式距离

D.余弦相似度

答案：B

解析：信息增益基于信息熵来计算，衡量属性对数据集分类的贡献。

8.决策树对数据的要求是（）

A.数据必须是连续型

B.数据必须是离散型

C.对数据类型无要求

D.数据必须是文本型

答案：C

解析：决策树对数据类型无严格要求，数值型、离散型等都可处理。

9.决策树的深度过大会导致（）

A.模型简单

B.过拟合

C.欠拟合

D.分类速度快

答案：B

解析：深度过大，决策树会过于拟合训练数据，出现过拟合现象。

10.以下关于决策树的说法错误的是（）

A.可以处理多分类问题

B.对缺失值不敏感

C.易于理解和解释

D.计算复杂度相对较低

答案：B

解析：决策树对缺失值比较敏感，处理起来有一定难度。

二、多项选择题（每题2分，共10题）

1.决策树的优点包括（）

A.易于理解和解释

B.计算复杂度低

C.对数据要求不高

D.能处理数值型和离散型数据

答案：ABCD

解析：决策树直观易懂，计算不复杂，对数据类型要求宽松，能处理多种类型数据。

2.以下哪些是决策树的构建算法（）

A.ID3算法

B.C4.5算法

C.CART算法

D.KNN算法

答案：ABC

解析：ID3、C4.5、CART都是常用的决策树构建算法，KNN是分类算法但不是决策树构建算法。

3.决策树剪枝的方法有（）

A.预剪枝

B.后剪枝

C.随机剪枝

D.人工剪枝

答案：AB

解析：预剪枝在构建过程中提前停止，后剪枝在构建完成后进行修剪。

4.信息增益计算中涉及的概念有（）

A.信息熵

B.条件熵

C.基尼系数

D.欧式距离

答案：AB

解析：信息增益通过信息熵和条件熵来计算，基尼系数用于其他方面，欧式距离与信息增益无关。

5.决策树可用于（）

A.数据分类

B.数据预测

C.数据聚类

D.关联规则挖掘

答案：AB

解析：决策树主要用于数据分类和预测，聚类和关联规则挖掘有其他专门算法。

6.决策树中属性选择的度量标准有（）

A.信息增益

B.增益率

C.基尼指数

D.均方误差

答案：ABC

解析：信息增益、增益率、基尼指数都可作为属性选择度量标准，均方误差用于回归等其他情况。

7.以下关于决策树的说法正确的是（）

A.适合处理高维数据

B.对噪声数据有一定鲁棒性

C.可以处理非线性关系

D.训练速度快

答案：ABC

解析：决策树在处理高维、有噪声、非线性数据时有一定优势，训练速度取决于数据规模等因素但一般相对较快。

8.决策树构建过程中会考虑的因素有（）

A.属性的重要性

B.数据的分布

C.分类的准确性

D.模型的复杂度

答案：ABCD

解析：构建决策树需综合考虑属性重要性、数据分布、分类准确性及模型复杂度等多方面。

9.决策树的应用领域包括（）

A.医疗诊断

B.金融风险评估

C.图像识别

D.自然语言处理

答案：ABCD

解析：决策树在多个领域都有广泛应用，如医疗、金融、图像和语言处理等。

10.与决策树相关的技术有（