网友您好， 请在下方输入框内输入要搜索的题目：
题目内容
（请给出正确答案）
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)。
参考答案
更多 “ 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)。 ” 相关考题
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
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
热门标签
最新试卷
