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)。

题目
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)。

相似考题

1.特征的信息增益越大,则其越重要。()此题为判断题(对，错)。

2.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

3.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

4.特征的信息增益越大,则其越不重要。()此题为判断题(对，错)。

更多“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。() ”相关问题

  • 第1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2题：

    120、决策树模型中应处理连续型属性数据的方法之一为：根据信息增益选择阈值进行离散化。


    根据信息增益选择阈值进行离散化

  • 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：

    决策树模型中应处理连续型属性数据的方法之一为：根据信息增益选择阈值进行离散化。


    A

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