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

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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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

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

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

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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在工程计算时常采用近似算法,一般输出功率降低一倍,增益降低(),传输距离增加一倍,增益降低(),天线高度增加一倍,增益增加().

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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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