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。
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参考答案和解析
B
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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
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
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
问答题设计用ID3决策树进行实例判别的判定算法。