126、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。

题目

126、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。

相似考题

1.度量算法效率可通过______来进行

2.树分类分为()和()两步,首先利用训练样本对分类树进行训练,构造分类树结构,然后用训练好的分类树对像素的进行逐级判定,最终确定其类别归属。

3.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

4.一般而言,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)。

更多“126、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。”相关问题

  • 第1题：

    下列哪个不属于常用的文本分类的特征选择算法()

    A.卡方检验值

    B.互信息

    C.信息增益

    D.主成分分析


    正确答案：D

  • 第2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


    正确答案：B

  • 第3题：

    OSPF路由器收集链接状态信息并使用()算法来计算到各节点的最短路径()。


    答案：SPF

  • 第4题：

    在ID3算法中信息增益是指（）

    • A、信息的溢出程度
    • B、信息的增加效益
    • C、熵增加的程度最大
    • D、熵减少的程度最大

    正确答案:D

  • 第5题：

    决策树是一种采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类的算法。


    正确答案:错误

  • 第6题：

    ID3算法的策略是选择（）的属性作为测试属性。

    • A、信息增益最小
    • B、信息增益最大
    • C、信息增益为0
    • D、信息增益不变

    正确答案:B

  • 第7题：

    分类变量使用（）建立预测模型

    • A、决策树
    • B、分类树
    • C、离散树
    • D、回归树

    正确答案:B

  • 第8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

    正确答案:D

  • 第9题：

    单选题
    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


    正确答案： D
    解析： 暂无解析

  • 第10题：

    单选题
    ID3算法的问题是，测试属性的分支越多，信息增益值（），但输出分支多并不表示该测试属性有更好的预测效果。
    A

    越大

    B

    越小

    C

    保持不变

    D

    时大时小


    正确答案： A
    解析： 暂无解析

  • 第11题：

    多选题
    以下有关随机森林算法的说法正确的是（）
    A

    随机森林算法的分类精度不会随着决策树数量的增加而提高

    B

    随机森林算法对异常值和缺失值不敏感

    C

    随机森林算法不需要考虑过拟合问题

    D

    决策树之间相关系数越低、每棵决策树分类精度越高的随机森林模型的分类效果越好


    正确答案： A,D
    解析： 暂无解析

  • 第12题：

    多选题
    下列对ID3算法的描述，正确的是（）
    A

    每个节点的分支度都不相同

    B

    使用Information Gain作为节点分割的依据

    C

    可以处理数值型态的字段

    D

    无法处理空值的字段


    正确答案： A,D
    解析： 暂无解析

  • 第13题：

    下面哪种分类方法是属于神经网络学习算法?()

    A 判定树归纳

    B 贝叶斯分类

    C 后向传播分类

    D 基于案例的推理


    参考答案C

  • 第14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。()

    此题为判断题(对，错)。


    正确答案：错误

  • 第15题：

    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


    答案：BC

  • 第16题：

    ID3算法是一种贪心算法，它以自顶向下递归各个击破方式构造决策树（）


    正确答案:正确

  • 第17题：

    下列对ID3算法的描述，正确的是（）

    • A、每个节点的分支度都不相同
    • B、使用Information Gain作为节点分割的依据
    • C、可以处理数值型态的字段
    • D、无法处理空值的字段

    正确答案:A,B,D

  • 第18题：

    ID3，C4.5，CART等分类算法均是在（）的基础上改进得到。

    • A、Apriori算法
    • B、SVD算法
    • C、Hunt算法
    • D、EM算法

    正确答案:C

  • 第19题：

    ID3算法的问题是，测试属性的分支越多，信息增益值（），但输出分支多并不表示该测试属性有更好的预测效果。

    • A、越大
    • B、越小
    • C、保持不变
    • D、时大时小

    正确答案:A

  • 第20题：

    判断题
    ID3算法是一种贪心算法，它以自顶向下递归各个击破方式构造决策树（）
    A

    对

    B

    错


    正确答案： 对
    解析： 暂无解析

  • 第21题：

    填空题
    树分类分为（）和（）两步，首先利用训练样本对分类树进行训练，构造分类树结构，然后用训练好的分类树对像素的进行逐级判定，最终确定其类别归属。

    正确答案： 训练、分类
    解析： 暂无解析

  • 第22题：

    单选题
    在ID3算法中信息增益是指（）
    A

    信息的溢出程度

    B

    信息的增加效益

    C

    熵增加的程度最大

    D

    熵减少的程度最大


    正确答案： A
    解析： 暂无解析

  • 第23题：

    单选题
    ID3算法的策略是选择（）的属性作为测试属性。
    A

    信息增益最小

    B

    信息增益最大

    C

    信息增益为0

    D

    信息增益不变


    正确答案： A
    解析： 暂无解析

  • 第24题：

    问答题
    设计用ID3决策树进行实例判别的判定算法。

    正确答案： 从树的根节点开始，按照样本属性的取值，逐渐沿着决策树向下，直到树的叶节点，该叶节点表示的类别就是新样本的类别。
    解析： 暂无解析

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