• 2022-06-04
    决策树中一般采用“信息增益”对属性进行排序,以下关于“信息增益”描述正确的是( )。
    A: 如果一个属性执行后,使得数据集上的信息增益越大,该属性越优先执行
    B: 如果一个属性执行后,使得数据集上的信息增益越小,该属性越优先执行
    C: “信息增益”对属性排序的差异不影响决策树的结果
    D: 以上都不对
  • A

    内容

    • 0

      度量决策树属性重要性的指标除了信息增益、信息增益率,还有哪些指标?请至少再列1种

    • 1

      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

    • 2

      ID3决策树算法以()为准则来选择划分属性 A: 信息增益 B: 信息熵 C: 基尼系数 D: 信息增益率

    • 3

      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

    • 4

      关于信息增益,决策树分裂节点,下列说法中正确的是:() 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“entroy(前) - entroy(后)”获得 C: 如果选择一个属性具有多个类别值,那么这个信息增益是有偏差的