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

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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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)。
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按照建设工程项目信息的分类，下列不属于按信息的内容属性分类的信息是（ ）。A．招投标信息B．管理类信息C．组织类信息D．法规类信息
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机器学习中做特征选择时，可能用到的方法有()A.卡方B.信息增益C.平均互信息D.期望交叉熵E.以上都有
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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
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与统计信息分类属性的归类和划分无关的是（ ）。A．关于管理规定标准B．信息分类编码标准C．关于数据录入和数据审核流程D．产品[商品、物资]目录
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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
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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
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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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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)。
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决策树学习应用()准则选择特征。 A.经验熵B.经验条件熵C.信息增益D.互信息
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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
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信息分类应选择分类对象最稳定的本质属性作为信息分类的基础和标准。这是对投资建设项目信息进行分类应遵循的(　 )原则。A:稳定性B:兼容性C:可扩展性D:实用性
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标准符合性测试中的标准分类包括（ ）。①数据内容类标准②通信协议类标准③开发接口类标准④信息编码类标准A.③④B.②④C.②③④D.①②③④
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下列不属于按信息的内容属性分类的是( )。A、组织类信息B、管理类信息C、法规类信息D、招投标信息
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下列不属于按信息的内容属性分类的信息是（）。A、组织类信息B、管理类信息C、法规类信息D、招投标信息
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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
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主要的数据挖掘算法有（）。A、分割聚类法B、ID3算法C、Apriori算法D、遗传算法
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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0D、信息增益不变
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下列不属于按信息的内容属性分类的是（　）。A、组织类信息B、经济类信息C、管理类信息D、进度控制信息
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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
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不属于按建设项目信息内容属性分类的是（）。A、领导类信息B、组织类信息C、管理类信息D、法规类信息
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机器学习中做特征选择时，可能用到的方法有（）？A、卡方B、信息增益C、平均互信息D、期望交叉熵E、以上都有
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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
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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
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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0D信息增益不变
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问答题信息增益率与信息增益有什么不同？在C4.5中为什么使用信息增益率作为分支标准？
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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
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