关于CART算法,错误的是( )。
A: 可以处理样本不平衡问题
B: CART分类树采用基尼系数的大小来度量特征的各个划分点
C: CART算法既可以处理分类问题,也可以处理回归问题
D: CART算法采用信息增益率的大小来度量特征的各个划分点
A: 可以处理样本不平衡问题
B: CART分类树采用基尼系数的大小来度量特征的各个划分点
C: CART算法既可以处理分类问题,也可以处理回归问题
D: CART算法采用信息增益率的大小来度量特征的各个划分点
D
举一反三
- 关于CART算法,错误的是( )。 A: 可以处理样本不平衡问题 B: CART分类树采用基尼系数的大小来度量特征的各个划分点 C: CART算法既可以处理分类问题,也可以处理回归问题 D: CART算法采用信息增益率的大小来度量特征的各个划分点
- 决策树除了ID3算法，还有另一个著名算法CART。关于这两种算法，正确的说法是： A: ID3算法能用于回归问题，不能用于分类问题 B: ID3算法既能用于分类问题，又能用于回归问题 C: CART算法既能用于分类问题，又能用于回归问题 D: CART算法能用于回归问题，不能用于分类问题
- 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
- 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
- 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
内容
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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
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下列关于CART算法的描述正确的是( )。 A: CART算法采用的是2循环分割方法 B: CART算法使用Gini指标来评价分支属性的效果 C: CART算法是C4.5的改进算法 D: 分支属性有多个取值的时候,需要对属性进行组合
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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。
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CART分类回归树是一种典型的二叉决策树，可以做分类或者回归。
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CART算法采用预剪枝的剪枝方法