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[多选题]

决策树中结点的最优划分是依据()来确定的。

A.局部最优性

B.信息增益大的划分

C.信息增益小的划分

D.GINI增益大的划分

答案
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更多“决策树中结点的最优划分是依据()来确定的。”相关的问题

第1题

CART决策树选用()来划分属性

A.信息熵

B.基尼系数

C.信息增益

D.基尼数

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第2题

ID3算法的核心是在决策树叶结点上应用信息增益准则选择特征,递归地构建决策树。()
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第3题

决策树学习通常是一个递归地选择最优特征,并根据该特征对训练数据进行分割,使得各个子数据集有一个最好的分类的过程。关于选择最优属性的描述,正确的是()

A.C4.5基于信息增益比作为属性选择的度量

B.ID3基于信息增益作为属性选择的度量

C.以上都是

D.CART基于基尼指数作为属性选择的度量

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第4题

那种决策树算法是基于信息增益来选择分裂属性的()

A.C4.5

B.C5.0

C.CART

D.ID3

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第5题

决策树中的C4.5算法分类采用的方法是()。

A.信息增益比

B.信息熵

C.信息增益

D.信息差

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第6题

下列对决策树ID3算法的描述不正确的选项是?()

A.样本集的划分依据测试属性的取值进行

B.利用卡方检验来选择对因变量最有影响的自变量

C.基于信息熵来选择最佳测试属性

D.根据信息论理论,采用划分后样本集的不确定性作为衡量划分好坏的标准,用信息增益值度量不确定性

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第7题

ID3算法以()作为测试属性的选择标准。

A.所划分的类个数

B.分类的速度

C.信息熵

D.信息增益

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第8题

关于下面的决策树说法不正确的是()。

A.此决策树根节点的gini为0.145

B.落入此决策树根节点中的数据有35个

C.此次划分的gini增益为0.058

D.落入Petal、Length≤5.05的数据将为判为versicolor一类

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第9题

以下哪些选项是决策树用于划分节点的依据()

A.Gini系数

B.CART

C.信息嫡

D.ID3

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第10题

在决策树创建时,由于数据中的噪声和离群点,许多分枝反映的是训练数据中的异常,()方法处理这种过分拟合数据问题。

A.ID3使用的信息增益

B.C4.5使用的增益率

C.CART使用的基尼指数

D.NNM使用的梯度下降

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第11题

下面关于决策树算法特征选择的指标说法正确的是()

A.样本集中分类的比例越平均,信息熵越小

B.信息熵与信息增益成正比

C.信息增益越大,则特征能够为分类系统带来信息量越大

D.信息熵与信息增益成反比

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