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决策树的生成算法有ID3、CART和C4.5,其中C4.5是以信息增益作为特征划分的标准的。
A:正确
B:错误
发布时间:
2024-06-12 19:35:45
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相关试题
1.
决策树的生成算法有ID3、CART和C4.5,其中C4.5是以信息增益作为特征划分的标准的。选项: A:对 B:错
2.
使用Gini指数作为决策树分支标准的决策树算法是? 选项:C4.5算法CHAID算法C、ID3算法 CART算法
3.
使用Gini指数作为决策树分支标准的决策树算法是? 选项: A:ID3算法; B:C4.5算法; C:CART算法; D:CHAID算法
4.
使用Gini指数作为决策树分支标准的决策树算法是?选项: A:ID3算法; B:C4.5算法; C:CART算法; D:CHAID算法
5.
决策树方法中,使用信息增益做为分裂节点选择的是 A: ID3 B: C4.5 C: CART
6.
以下哪个不是决策树算法 选项: A、ID3 B、C4.5 C、NLP D、CART
7.
以下哪些是构建决策树的算法选项: A:CART; B:C4.5; C:ANN; D:ID3
8.
经典决策树算法包括 选项: A、K3 B、ID3 C、CART D、C4.5
9.
在人工智能的课程里,常见的决策树算法有哪些 选项: A:ID3 B:C4.5 C:C5.0 D:CART
10.
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)
11.
决策树算法C4.5算法基于( )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
12.
ID3,C4.5,CART等分类算法均是在()的基础上改进得到。 选项: A、Apriori算法 B、SVD算法 C、Hunt算法 D、EM算法
13.
下面关于ID3算法中说法错误的是( ) 选项: A:ID3算法数据要求连续 B:信息增益可以用熵,而不是GINI系数来计算 C:选取信息增益最大的特征,作为树的根节点 D:ID3算法构建决策树时,节点的分支可以有多个
14.
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
15.
以下属于有监督学习算法的是( )(多选题) 选项: A、决策树ID3、C4.5、CART B、随机森林 C、朴素贝叶斯 D、K最近邻(KNN) E、支持向量机(SVM) F、K均值(KMeans) G、AdaBoost
16.
经典的ID3决策树采用信息增益最大的特征作为下一个划分特征。( )选项: A:对 B:错
17.
C4.5算法采用基于()作为选择分裂属性的度量标准。
18.
ID3决策树算法采用( )来选择划分属性构建决策树选项: A:信息增益; B:信息增益率; C:基尼指数; D:平均熵减最大
19.
构建决策树的基本过程包括( )选项: A:分支节点选取:即特征选择,指选取对训练数据具有分类能力的特征。 B:生成决策树:主要通过ID3、C4.5、CHAID等算法 C:剪枝:在利用决策树算法构建一个初始的树之后,为了有效地分类,还要对其进行剪枝。
20.
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
21.
决策树算法ID3基于( )作为属性选择的度量。A、信息增益比B、信息增益C、基尼指数D、数据分散度
22.
在决策树算法中,ID3使用哪个度量来进行特征的选择?() 选项: A、信息熵 B、信息增益比 C、信息增益 D、Gini指数
23.
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
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