Alberi decisionali: verifica le tue conoscenze
In questa pagina ti viene chiesto di rispondere a una serie di esercizi a scelta multipla sul materiale discusso nell'unità "Alberi decisionali".
Domanda 1
L'inferenza di un albero decisionale viene eseguita inviando un esempio…
da una foglia all'altra.
Tutte le inferenze iniziano dalla radice, non da una foglia.
dalla foglia alla radice.
Tutta l'inferenza inizia dalla radice (la prima condizione).
dalla radice alla foglia.
Ben fatto!
Domanda 2
Tutte le condizioni riguardano una sola funzionalità?
Sì.
Le funzionalità oblique testano più funzionalità.
No.
Sebbene le condizioni allineate all'asse riguardino una sola funzionalità,
le condizioni oblique coinvolgono più funzionalità.
Domanda 3
Prendi in considerazione la seguente mappa di previsione su due elementi x1 e x2:

Quale dei seguenti alberi decisionali corrisponde alla mappa di previsione?
Albero decisionale C.
Se x1 non è ≥ 1,0, la foglia deve essere "blu" anziché
'arancione", quindi questa è la foglia sbagliata.
Albero decisionale B.
Se la condizione x2 ≥ 0,5 è no, la foglia può essere o meno di colore
blu, quindi questa è una condizione non valida.
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Ultimo aggiornamento 2025-02-25 UTC.
[null,null,["Ultimo aggiornamento 2025-02-25 UTC."],[[["This page provides multiple choice questions to test your understanding of decision trees."],["The questions cover topics such as decision tree inference, types of conditions used in decision trees, and interpretation of decision tree prediction maps."],["Correct answers are provided with explanations to reinforce learning."]]],[]]