知识检查

3 分钟

回答以下问题，检验所学内容。

1.

我们为机器学习算法选择决策树的原因是什么？

决策树算法最复杂，却又最准确。

决策树很容易直观呈现。它非常合适，因为该模型只能做出两种选择：是或否。

决策树具有许多分支，并且该模型可做出多种选择。

2.

拆分数据集的目的是什么？

通过删除错误数据使模型更准确。

使用不同数据尝试不同算法。

使用不同的数据来定型和测试模型。

在检查工作前，必须回答所有问题。