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训练决策树模型,属性节点的分裂,具有最大信息增益的图是下图的哪一个()
A.Outlook
B.Humidity
C.Windy
D.Temperature
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
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
下列关于决策树算法的论述错误的是A．熵可用于描述信息的不确定性或混乱程度，信息的不确定性越大则熵越大，反之越小B．条件熵H(Y|X)表示在已知特征X的条件下，类别Y的不确定性的度量C．决策树基本思想是贪心算法，它以自顶（根节点）向下递推生成的方式构造决策树。D．ID3算法的属性选择度量就是使用信息增益，选择最小信息增益的属性作为当前节点的测试属性。
考题
在决策树学习中，关于信息增益（information gain）的说法正确的是（）？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
考题
度量决策树属性重要性的指标除了信息增益、信息增益率，还有哪些指标？请至少再列1种
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