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
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
D
举一反三
- 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
- 关于决策树的CART分类树构造算法和ID3算法，下列说法正确的是？ A: 选择切分特征时，CART算法使用信息熵 B: 选择切分特征时，CART算法使用基尼指数来度量一个数据集的混乱程度 C: 选择切分特征时，ID3算法使用基尼指数 D: 选择切分特征时，ID3算法使用信息熵
- 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。
- 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
- 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
内容
- 0
ID3决策树学习算法以（ ）为准则来选择划分属性。 A: 信息增益 B: 基尼系数 C: 信息熵 D: 增益率
- 1
C4.5决策树构造算法的特征选择采用（ ） A: 条件熵 B: 基尼系数 C: 信息增益 D: 信息熵
- 2
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
- 3
决策树的（ ）算法是采用信息增益率作为特征选择标准。
- 4
ID3决策树学习算法是以信息增益为准则来选择划分属性的。（ ）