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（）
A: 变小
B: 变大
C: 不变
D: 无法判断
A: 变小
B: 变大
C: 不变
D: 无法判断
举一反三
- ID3算法在分类树构建中，使用信息增益度量来进行分类节点。 A: 正确 B: 错误
- ID3算法中,关于使用某个描述属性所能获得的"信息增益”，以下说法正确的是 A: 信息增益=使用该描述属性划分后得到的熵值 B: 信息增益=分类期望-使用该描述属性划分后得到的熵值 C: 信息增益=该描述属性划分后得到的子集数量 D: 信息增益=分类期望-该描述属性划分后得到的子集数量
- 在决策树算法中，ID3使用哪个度量来进行特征的选择？（） A: 信息熵 B: 信息增益比 C: 信息增益 D: Gini指数
- 决策树中C4.5算法采用的划分标准是() A: 信息熵 B: 信息增益 C: Gini指数 D: 信息增益比
- 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