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决策树模型
1. 面试官:如果你是一棵决策树模型,你会如何选择分裂特征,以在最少的分裂步骤中获得最大的信息增益?
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2. 面试官:使用一种简单且具有实际意义的例子,解释树剪枝在决策树模型中的作用和重要性。
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3. 面试官:假设你以决策树的形式预测一个人是否会在下一年内购买保险。谈谈在这个情景下如何处理决策树模型的不平衡数据问题。
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4. 面试官:描述决策树模型中的基尼不纯度是如何计算和使用的。
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5. 面试官:解释信息熵在决策树模型中的作用,并说明其与基尼不纯度的关系。
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6. 面试官:讨论特征选择中的正则化方法如何影响决策树模型的性能和泛化能力。
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7. 面试官:给出一个实际案例,说明在决策树模型中如何处理缺失值。
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8. 面试官:如何量化决策树模型的复杂性,并且讨论复杂性对模型训练和预测的影响。
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9. 面试官:讨论决策树模型中的多变量决策问题,并解释如何构建一棵具有多变量决策能力的决策树。
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10. 面试官:谈谈在决策树模型中如何处理连续型特征,以确保树模型的有效性和稳定性。
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