对于信息增益,决策树分裂节点,下面说法正确的是()1.纯度高的节点需要更多的信息去区分2.信息增益可以用”1比特-熵”获得3.如果选择一个属性具有许多归类值,那么这个信息增益是有偏差的A.1B.2C.2和3D.所有以上

题目

对于信息增益,决策树分裂节点,下面说法正确的是()

1.纯度高的节点需要更多的信息去区分

2.信息增益可以用”1比特-熵”获得

3.如果选择一个属性具有许多归类值,那么这个信息增益是有偏差的

A.1

B.2

C.2和3

D.所有以上

相似考题

1.一般而言,信息增益越大,则意味着使用属性a来进行划分所获得的“纯度提升越大”,因此我们可用信息增益来进行决策树的最优特征选择。()此题为判断题(对，错)。

2.训练决策树模型,属性节点的分裂,具有最大信息增益的图是下图的哪一个()A.OutlookB.HumidityC.WindyD.Temperature

3.对于信息增益,决策树分裂节点,下面说法正确的是:( )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”1比特-熵”获得C.如果选择一个属性具有许多归类值,那么这个信息增益是有偏差的

4.下面关于ID3算法中说法错误的是()A.ID3算法要求特征必须离散化B.信息增益可以用熵，而不是GINI系数来计算C.选取信息增益最大的特征，作为树的根节点D.ID3算法是一个二叉树模型

更多“对于信息增益,决策树分裂节点,下面说法正确的是()1.纯度高的节点需要更多的信息去区分2.信息增益 ”相关问题

  • 第1题：

    ID3算法在分类树构建中， 没有使用下面哪些度量来进行分类节点？

    A．gini指标

    B．信息增益

    C．信息增益率

    D．准确率


    ACD

  • 第2题：

    85、ID3算法在分类树构建中， 没有使用下面哪些度量来进行分类节点？

    A．gini指标

    B．信息增益

    C．信息增益率

    D．准确率


    ACD

  • 第3题：

    在决策树学习中，关于信息增益（information gain）的说法正确的是（）？

    A．不纯度越小的节点，熵值越大

    B．信息增益可以由熵计算得到

    C．信息增益更加倾向于选择有较多取值的属性

    D．信息增益更加倾向于选择有较少取值的属性


    正确

  • 第4题：

    下列关于决策树算法的论述错误的是

    A．熵可用于描述信息的不确定性或混乱程度，信息的不确定性越大则熵越大，反之越小

    B．条件熵H(Y|X)表示在已知特征X的条件下，类别Y的不确定性的度量

    C．决策树基本思想是贪心算法，它以自顶（根节点）向下递推生成的方式构造决策树。

    D．ID3算法的属性选择度量就是使用信息增益，选择最小信息增益的属性作为当前节点的测试属性。


    ID3算法的属性选择度量就是使用信息增益，选择最小信息增益的属性作为当前节点的测试属性。

  • 第5题：

    ID3算法在分类树构建中， 使用哪个度量来进行分类节点？

    A．gini指标

    B．信息增益

    C．信息增益率

    D．准确率


    信息增益

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