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  • 第1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2题:

    关于决策树的叙述中,错误的是()

    • A、决策树就是利用树型模型来描述决策分析问题,并直接在决策树图上进行决策分析的一种方法
    • B、在决策树中,节点包括决策节点、状态节点和结果节点
    • C、在决策树中,决策准则只能是益损期望值
    • D、需要经过多级决策才能完成的决策,可以用多级决策树来表示

    正确答案:C

  • 第3题:

    简述ID3算法的基本思想及其主算法和建树算法的基本步骤。


    正确答案: 首先找出最有判别力的因素,然后把数据分成多个子集,每个子集又选择最有判别力的因素进一步划分,一直进行到所有子集仅包含同一类型的数据为止。最后得到一棵决策树,可以用它来对新的样例进行分类。
    主算法包括如下几步:
    ①从训练集中随机选择一个既含正例又含反例的子集(称为窗口);
    ②用“建树算法”对当前窗口形成一棵决策树;
    ③对训练集(窗口除外)中例子用所得决策树进行类别判定,找出错判的例子;
    ④若存在错判的例子,把它们插入窗口,重复步骤②,否则结束。
    建树算法的具体步骤如下:
    ①对当前例子集合,计算各特征的互信息;
    ②选择互信息最大的特征Ak
    ③把在Ak处取值相同的例子归于同一子集,Ak取几个值就得几个子集;
    ④对既含正例又含反例的子集,递归调用建树算法;
    ⑤若子集仅含正例或反例,对应分枝标上P或N,返回调用处。

  • 第4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5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6题:

    下列关于Excel的分类汇总功能的说法,正确的是()

    • A、在分类汇总前需要对按分类的列进行排序
    • B、在分类汇总前不需要对按分类的列进行排序
    • C、可以使用删除行操作来取消分类汇总的结果,恢复到汇总前的状态
    • D、分类汇总的方式是求和

    正确答案:A

  • 第7题:

    以下算法中,不属于分类预测的典型算法的是()

    • A、Logistic回归
    • B、决策树
    • C、K-means算法
    • D、神经网络

    正确答案:C

  • 第8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

    B


    正确答案:
    解析: 暂无解析

  • 第9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10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11题:

    单选题
    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
    解析: 暂无解析

  • 第12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

  • 第13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14题:

    用于监督分类的算法有()。

    • A、支持向量机
    • B、决策树
    • C、神经网络
    • D、线性回归

    正确答案:A,B,C

  • 第15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16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17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18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19题:

    判断题
    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。
    A

    B


    正确答案:
    解析: 暂无解析

  • 第20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21题:

    单选题
    下面哪个方法不属于生药常见的分类方法()
    A

    按自然来源分类法

    B

    按入药部位分类法

    C

    按照生药的加工方法来进行分类

    D

    按功效及药理作用分类法


    正确答案: A
    解析: 暂无解析

  • 第22题:

    单选题
    下列关于Excel的分类汇总功能的说法,正确的是()
    A

    在分类汇总前需要对按分类的列进行排序

    B

    在分类汇总前不需要对按分类的列进行排序

    C

    可以使用删除行操作来取消分类汇总的结果,恢复到汇总前的状态

    D

    分类汇总的方式是求和


    正确答案: A
    解析: 分类汇总就是对数据清单按某字段进行分类,将字段值相同的连续记录作为一类,进行求和、平均、计数等汇总运算。在分类汇总前需要按分类的列进行排序。

  • 第23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24题:

    单选题
    关于决策树的叙述中,错误的是()
    A

    决策树就是利用树型模型来描述决策分析问题,并直接在决策树图上进行决策分析的一种方法

    B

    在决策树中,节点包括决策节点、状态节点和结果节点

    C

    在决策树中,决策准则只能是益损期望值

    D

    需要经过多级决策才能完成的决策,可以用多级决策树来表示


    正确答案: D
    解析: 暂无解析