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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.1

B.2

C.2和3

D.所有以上

参考答案

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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 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 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.OutlookB.HumidityC.WindyD.Temperature
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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 ID3算法在分类树构建中， 没有使用下面哪些度量来进行分类节点？A．gini指标B．信息增益C．信息增益率D．准确率
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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。
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考题 85、ID3算法在分类树构建中， 没有使用下面哪些度量来进行分类节点？A．gini指标B．信息增益C．信息增益率D．准确率
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考题 ID3算法在分类树构建中， 使用哪个度量来进行分类节点？A．gini指标B．信息增益C．信息增益率D．准确率
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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
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