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

决策树分析方法通常用决策树图表进行分析，很据下表的决策树分析法计算，图中机会节点的预期收益EMV分别是＄90和＄（  ）（单位：万元） 什么是决策树？ 决策树的最佳用途是什么？ 决策树分为哪两种树？ 在决策树中，从状态节点引出的分枝叫（）分枝。 决策树中的分类结果是最末端的节点，这些节点称为?（） 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 下列关于决策树的说法不正确的是（） 对于复杂的、多阶段的决策，决策树法便于决策机构做出正确的决策（） 下列对于决策树的描述错误的是（） 决策树 决策树()。 决策树是决策 在决策树分析法中，决策节点的个数只能是一个（） 决策树算法中每次分类都按照信息增益最大进行的，分类前和分类后数据集的信息熵变化情况是（） 决策树算法对于样本特征的取值要求是（） 决策树决策法是（ ）。 决策树决策法是（） 以下关于决策树的说法错误的（ ）。 有关决策树的说法哪个是错误的？ 关于决策树算法陈述正确的是（） 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（）。