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126、ID3算法在分类树构建中，使用信息增益度量来进行分类节点。

参考答案和解析
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更多 “126、ID3算法在分类树构建中，使用信息增益度量来进行分类节点。” 相关考题
考题 度量算法效率可通过______来进行
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考题 一般而言,信息增益越大,则意味着使用属性a来进行划分所获得的“纯度提升越大”,因此我们可用信息增益来进行决策树的最优特征选择。() 此题为判断题(对，错)。
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考题 树分类分为()和()两步,首先利用训练样本对分类树进行训练,构造分类树结构,然后用训练好的分类树对像素的进行逐级判定,最终确定其类别归属。
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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
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考题 下列哪个不属于常用的文本分类的特征选择算法()A.卡方检验值B.互信息C.信息增益D.主成分分析
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考题 下面哪种分类方法是属于神经网络学习算法?()A 判定树归纳B 贝叶斯分类C 后向传播分类D 基于案例的推理
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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
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考题 ID3算法的核心是在决策树叶结点上应用信息增益准则选择特征,递归地构建决策树。() 此题为判断题(对，错)。
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考题 OSPF路由器收集链接状态信息并使用()算法来计算到各节点的最短路径()。
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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:( ) 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
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考题 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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考题 ID3算法是一种贪心算法，它以自顶向下递归各个击破方式构造决策树（）
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考题 决策树是一种采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类的算法。
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考题 下列对ID3算法的描述，正确的是（）A、每个节点的分支度都不相同B、使用Information Gain作为节点分割的依据C、可以处理数值型态的字段D、无法处理空值的字段
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考题 ID3算法的策略是选择（）的属性作为测试属性。A、信息增益最小B、信息增益最大C、信息增益为0D、信息增益不变
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考题 ID3，C4.5，CART等分类算法均是在（）的基础上改进得到。A、Apriori算法B、SVD算法C、Hunt算法D、EM算法
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考题 分类变量使用（）建立预测模型A、决策树B、分类树C、离散树D、回归树
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考题 ID3算法的问题是，测试属性的分支越多，信息增益值（），但输出分支多并不表示该测试属性有更好的预测效果。A、越大B、越小C、保持不变D、时大时小
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考题 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
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考题 判断题ID3算法是一种贪心算法，它以自顶向下递归各个击破方式构造决策树（）A 对B 错
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考题 单选题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
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考题 填空题树分类分为（）和（）两步，首先利用训练样本对分类树进行训练，构造分类树结构，然后用训练好的分类树对像素的进行逐级判定，最终确定其类别归属。
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考题 单选题ID3算法的问题是，测试属性的分支越多，信息增益值（），但输出分支多并不表示该测试属性有更好的预测效果。A 越大B 越小C 保持不变D 时大时小
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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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考题 多选题以下有关随机森林算法的说法正确的是（）A随机森林算法的分类精度不会随着决策树数量的增加而提高B随机森林算法对异常值和缺失值不敏感C随机森林算法不需要考虑过拟合问题D决策树之间相关系数越低、每棵决策树分类精度越高的随机森林模型的分类效果越好
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考题 单选题ID3算法的策略是选择（）的属性作为测试属性。A 信息增益最小B 信息增益最大C 信息增益为0D 信息增益不变
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考题 多选题下列对ID3算法的描述，正确的是（）A每个节点的分支度都不相同B使用Information Gain作为节点分割的依据C可以处理数值型态的字段D无法处理空值的字段
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考题 问答题设计用ID3决策树进行实例判别的判定算法。
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