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决策树算法ID3基于作为属性选择的度量

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主观题
决策树算法ID3基于作为属性选择的度量
答案
单选题
ID3算法是决策树方法的早期代表()
A.正确 B.错误
答案
单选题
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。()
A.正确 B.错误
答案
主观题
下列关于决策树算法的论述错误的是: 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。 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。 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 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
答案
主观题
决策树ID3算法中每次分支都按照信息增益最大进行的,分支后相比分支前数据集的信息熵变化情况是__
答案
主观题
决策树ID3算法中每次分支都按照信息增益最大进行的,分支前相比分支后数据集的信息熵变化情况是__
答案
多选题
ID3算法流程为()。
A.从根结点开始,对结点计算所有可能的特征的信息增益,选择信息增益最大的特征作为结点的特征,由该特征的不同取值建立子结点 B.所有特征的信息增益均很小或没有特征可以选择 C.得到一个决策树 D.对子结点递归地调用,构建决策树
答案
单选题
ID3算法的“纯度”标准()
A.信息熵 B.信息量 C.信息熵的下降速度 D.信息增益率
答案
主观题
随机森林中可以采用各种决策树算法,常见的决策树算法有()。
答案
单选题
下列哪些项是决策树常用的属性选择指标()。
A.Gini系数 B.信息增益 C.信息增益率 D.距离平方和
答案
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