下列关于C4.5算法的描述不正确的是()。
A: C4.5算法与ID3算法的总体思路是类似的
B: C4.5算法使用信息增益做为选择属性的度量标准
C: C4.5算法使用信息增益率做为选择属性的度量标准
D: 信息增益相同的属性，SplitInformation值越大，信息增益率越小
A: C4.5算法与ID3算法的总体思路是类似的
B: C4.5算法使用信息增益做为选择属性的度量标准
C: C4.5算法使用信息增益率做为选择属性的度量标准
D: 信息增益相同的属性，SplitInformation值越大，信息增益率越小
B
举一反三
- 下面不同决策树算法与分支结点属性选择标准对应关系正确的是() A: ID3决策树--基尼指数; C4.5决策树--信息增益; CART决策树--信息增益率 B: ID3决策树--信息增益率; C4.5决策树--信息增益; CART决策树--基尼指数 C: ID3决策树--信息增益率; C4.5决策树--基尼指数; CART决策树--信息增益 D: ID3决策树--信息增益; C4.5决策树--信息增益率; CART决策树--基尼指数
- 以下关于决策树算法说法错误的是( )。 A: ID3算法选择信息增益最大的特征作为当前决策节点 B: C4.5算法选择信息增益率来选择属性 C: C4.5算法不能用于处理不完整数据 D: CART算法选择基尼系数来选择属性
- C4.5决策树学习算法以（ ）为准则划分属性。 A: 增益率 B: 信息熵 C: 基尼系数 D: 信息增益
- 使用 ID3 算法构建决策树时，选择属性的度量依据是 （ ）。 A: 信息熵 B: 信息增益 C: 条件熵 D: 信息增益率
- 以下关于决策树算法的说法，正确的是_____。 A: CART算法使用基尼系数来选择划分特征 B: C4.5算法使用信息增益率来选择划分特征 C: ID3算法选择信息增益最大的特征作为划分特征 D: 以上说法都正确
内容
- 0
决策树的生成算法有ID3、CART和C4.5，其中C4.5是以信息增益作为特征划分的标准的。
- 1
对于C4.5算法说法不正确的是（）。 A: 可以处理连续型属性 B: 可以处理属性值空缺情况 C: 采用基于信息增益率作为选择分裂属性的度量标准 D: 产生的决策树是二叉树
- 2
决策树方法中，使用信息增益做为分裂节点选择的是 A: ID3 B: C4.5 C: CART
- 3
ID3算法的属性选择度量就是使用信息增益，选择______ 的属性作为当前结点的测试属性
- 4
决策树算法ID3基于（ ）作为属性选择的度量。A、信息增益比B、信息增益C、基尼指数D、数据分散度