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ID3 算法使用信息增益作为属性选择度量,选择具有最低信息增益的属性作为节点的分裂属性。
A:正确
B:错误
属性
增益
度量
发布时间:
2024-05-05 21:30:23
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1.
决策树ID3算法的属性选择度量就是使用信息增益,选择最高信息增益的属性作为当前节点的测试属性。( )选项: A:对 B:错
2.
中国大学MOOC: ID3 的分裂属性选择条件是选择信息增益最大的作为分裂属性。
3.
ID3算法使用增益率进行属性选择,C4.5使用信息增益进行属性选择。(2.0)
4.
ID3算法建立决策树时,选择信息增益()大的属性作为根节点 选项: A:正确 B:错误
5.
109. 使用信息增益进行决策树属性选择时,选择属性中信息增益最大的作为当前节点。 选项: A:正确 B:错误
6.
决策树算法ID3基于( )作为属性选择的度量。选项: A:信息增益比; B:信息增益; C:基尼指数; D:数据分散度
7.
下列说法正确的是?( )。 选项: A:属性取值越多,信息增益越小 B:分裂属性选择时,选择具有最小Ginisplit的属性为分裂属性 C:CART算法采用信息增益作为分裂属性的变量 D:CART算法对数据集的分裂有时不是二分的
8.
使用信息增益进行决策树属性选择时,选择属性中信息增益最大的作为当前节点。 选项: A、对 B、错
9.
关于信息增益和决策树分裂节点说法正确的是(_)A.纯度高的节点需要更多的信息去区分B.信息增益对可取值数目较小的属性有所偏好C.ID3 算法每次选择最大信息增益的属性作为当前的划分属性D.如果选择一个属性具有许多归类值, 那么这个信息增益是无偏差的
10.
使用 ID3 算法构建决策树时,选择属性的度量依据是 ( )。选项: A:信息熵; B:信息增益; C:条件熵; D:信息增益率
11.
使用 ID3 算法构建决策树时,选择属性的度量依据是 ( )。 选项: A、信息熵 B、信息增益 C、条件熵 D、信息增益率
12.
ID3算法的属性选择标准为() 选项: A、信息增益 B、信息增益率 C、Gini指数 D、信息熵
13.
ID3选择属性用的是( )。选项: A:信息增益; B:信息增益率; C:交叉熵; D:信息熵
14.
C4.5克服了ID3的哪两个缺点() A: 不能直接使用信息增益 B: 只能使用增益率选择最优分支标准 C: 不能处理连续属性 D: 用信息增益选择属性时偏向于选择分枝比较多的属性值
15.
ID3算法在构造决策树时使用的分裂属性是()。A.信息增益B.信息增益率C.基尼指数D.不纯度降低值
16.
ID3选择属性用的是( )。 选项: A、信息增益 B、信息增益率 C、交叉熵 D、信息熵
17.
ID3选择属性用的是( )。 选项: A、信息增益 B、 信息增益率 C、 交叉熵 D、 信息熵
18.
在构建一个基于决策树模型时,使用信息增益information gain作为决策树节点属性选择的标准,以下图片中哪一个属性具信息增益最大:( ) 选项: A:Outlook B:Humidity C:Windy D:Temperature
19.
在构建一个基于决策树模型时,使用信息增益information gain作为决策树节点属性选择的标准,以下图片中哪一个属性具信息增益最大: 选项: A:Outlook B:Humidity C:Windy D:Temperature
20.
在构造决策树时,以下哪种不是选择属性的度量的方法?()A.信息增益B.信息增益率C.基尼指数D.距离
21.
在构造决策树时,以下哪种不是选择属性的度量的方法?(A)A.距离B.基尼指数C.信息增益D.信息增益率
22.
C4.5算法采用基于()作为选择分裂属性的度量标准。
23.
在决策树学习中,关于信息增益(information gain)的说法正确的是( )?选项: A:不纯度越小的节点,熵值越大; B:信息增益可以由熵计算得到; C:信息增益更加倾向于选择有较多取值的属性; D:信息增益更加倾向于选择有较少取值的属性
24.
在构造决策树时,以下哪种不是选择属性的度量的方法 选项: A: 信息值 B: 信息增益 C: 信息增益率 D: 基尼系数
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