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ID3算法以()作为测试属性的选择标准。
- A、所划分的类个数
- B、分类的速度
- C、信息熵
- D、信息增益
参考答案
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考题
对于信息增益,决策树分裂节点,下面说法正确的是()1.纯度高的节点需要更多的信息去区分2.信息增益可以用”1比特-熵”获得3.如果选择一个属性具有许多归类值,那么这个信息增益是有偏差的A.1B.2C.2和3D.所有以上
考题
下面关于ID3算法中说法错误的是()A.ID3算法要求特征必须离散化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算法是一个二叉树模型
考题
下列对决策树ID3算法的描述不正确的选项是?()
A.样本集的划分依据测试属性的取值进行B.利用卡方检验来选择对因变量最有影响的自变量C.基于信息熵来选择最佳测试属性D.根据信息论理论,采用划分后样本集的不确定性作为衡量划分好坏的标准,用信息增益值度量不确定性
考题
对于信息增益,决策树分裂节点,下面说法正确的是:( )
A.纯度高的节点需要更多的信息去区分B.信息增益可以用”1比特-熵”获得C.如果选择一个属性具有许多归类值,那么这个信息增益是有偏差的
考题
单选题在ID3算法中信息增益是指()A
信息的溢出程度B
信息的增加效益C
熵增加的程度最大D
熵减少的程度最大
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