训练决策树为了减少时间可以,决策树问题

决策树的组成 2023-12-24 17:22 635 墨鱼

决策树的组成

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我们希望在大型数据集上训练决策树模型，以便节省时间:)。 A.增加树的深度B.增加学习率C.减少树的深度D.减少树的深度正确答案：减少树的深度标签：我们想要在大数据集上训练决策树。为了节省时间，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（1收益率）参考答案：进入题库练习并检查答案

显然，预剪枝技术抑制了很多分支的扩张，减少了过拟合，减少了训练时间，但存在欠拟合的风险；预剪枝基于"贪婪"策略，往往能达到局部最小值。优化方案无法实现全局最优方案，那就是牛客网是一款互联网求职神器，提供C++、Java、前端、产品、运营技能学习/准备/求职题库，并对百度、阿里、腾讯、网易等著名互联网公司进行在线笔试面试模拟。考试练习，与高手讨论经典试题，全面提升

两者的优缺点：预剪枝可以防止许多分支被扩展，不仅降低了过拟合的风险（对训练数据分类准确，但对未知测试数据分类不准确），而且还显着减少了决策树的训练时间开销和测试时间开销。我们想要在大型数据集上训练决策树。为了节省时间，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（1盈利率）点击查看你可能的答案

减少树的数量。训练决策树模型的时间复杂度比较大：O(n*m*logm)；训练决策树模型时容易出现过拟合；这也是非参数学习算法的常见问题）解决方案：剪枝——可以降低复杂度，解决

增加树的深度会导致所有节点继续分裂，直到叶子节点纯净。因此，增加深度会延长训练时间。决策树没有学习率参数可以调整。（与集成学习和其他步长学习方法不同）决策树的高偏差意味着模型不够复杂（欠拟合）。为了使模型更强大，我们需要向特征空间添加特征。增加样本可以减少方差8.构建基于决策树的模型时，使用信息增益作为决策

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标签：决策树问题