多项选择题
以下关于L1正则化和L2正则化的特性的说法正确的是（）
A.L1正则化计算效率高
B.L2正则化可以用来进行特征选择
C.L1正则化可以得到稀疏的权重向量
D.L2正则化使用了与欧氏距离计算方式相似的L2范数
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多项选择题
交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss）和均方差误差损失函数（Mean Squared Error，MSE）都是常用的损失函数，但它们在多个方面存在显著的差异。请选择以下关于这两个损失函数区别的正确描述（）
A.交叉熵损失函数主要用于分类问题，特别是多类别分类问题，而均方差误差损失函数主要用于回归问题
B.对于二分类问题，交叉熵损失函数的取值范围是[0，∞），而均方差误差损失函数没有明确的取值范围限制
C.交叉熵损失函数能够更好地反映概率分布之间的差异性，因为它使用了对数函数，而均方差误差损失函数没有这一特性
D.交叉熵损失函数能够有效解决梯度消失问题，而均方差误差损失函数在处理梯度消失方面表现较差 -
多项选择题
XGBoost中的正则化项通常与哪些因素有关？（）
A.树的深度
B.叶子节点的数量
C.树的分裂方式
D.叶子节点的权重 -
多项选择题
决策树的划分标准主要有哪些？（）
A.准确率
B.信息增益比
C.信息增益
D.基尼系数
