剪枝分为前剪枝和后剪枝，前剪枝本质就是早停止，后剪枝通常是通过衡量剪枝后（）变化来决定是否剪枝。

信息增益$;$损失函数$;$准确率$;$召回率

正确答案：B

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决策树学习算法包括哪几个部分？

做一个二分类预测问题，先设定阈值为0.5，概率不小于0.5的样本归入正例类（即1），小于0.5的样本归入反例类（即0）。然后，用阈值n（n>0.5）重新划分样本到正例类和反例类，下面说法正确的是（）。

下列关于Ridge回归的说法，正确的是（）。

预剪枝使得决策树的很多分子都没有展开，会导致（）。

关于学习器结合的描述，正确的是（）。

闵可夫斯基距离表示为曼哈顿距离时，p为（）。

一对一分类器，k个类别需要多少个SVM？

混淆矩阵中TP=16,FP=12,FN=8,TN=4,F1-SCORE是（）。

混淆矩阵中TP=16,FP=12,FN=8,TN=4,召回率是（）。

混淆矩阵中TP=16,FP=12,FN=8,TN=4,精确率是（）。