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()

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。() 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__ 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__ 决策树的输入为训练集，输出为以node为根结点的一棵决策树。() 决策树法中，决策树的根基是() 构建决策树模型需要的主要参数是 下列哪些项是决策树常用的属性选择指标（）。 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？ 决策树中的分类结果是最末端的节点，这些节点称为?（） 如果在大型数据集上训练决策树。为了花费更少的时间来训练这个模型，下列哪种做法是正确的？ 决策树方法中用用圆圈“○”表示机会节点，表示决策者（）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） 在决策树中，从状态节点引出的分枝叫（）分枝。 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（） 决策树决策法是（ ）。 决策树决策法是（） 决策树算法ID3基于作为属性选择的度量 作为一种分类器，决策树模型的主要优点是： 在决策树中，随着树中结点数变得太大，即使模型的训练误差还在继续减低，但是检验误差开始增大，这是出现了模型拟合不足的问题。