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[主观题]

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

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.1

B.2

C.2和3

D.所有以上

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更多“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”相关的问题

第1题

下面关于决策树算法特征选择的指标说法正确的是()

A.样本集中分类的比例越平均,信息熵越小

B.信息熵与信息增益成正比

C.信息增益越大,则特征能够为分类系统带来信息量越大

D.信息熵与信息增益成反比

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第2题

下列关于决策树算法的论述错误的是()。

A.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

B.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

C.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

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

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第3题

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

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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第4题

决策树学习算法是以()为准则来选择划分属性。

A.信息熵

B.信息增益

C.交叉熵

D.增益率

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第5题

下面那种节点不会在决策树中出现()

A.根节点

B.叶节点

C.外部节点

D.内部节点

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第6题

决策树模型中应如何妥善处理连续型属性()

A.直接忽略

B.利用固定阈值进行离散化

C.根据信息增益选择阈值进行离散化

D.随机选择数据标签发生变化的位置进行离散化

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第7题

在决策树创建时,由于数据中的噪声和离群点,许多分枝反映的是训练数据中的异常,()方法处理这种过分拟合数据问题。

A.ID3使用的信息增益

B.C4.5使用的增益率

C.CART使用的基尼指数

D.NNM使用的梯度下降

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第8题

以下哪项关于决策树的说法是错误的()?

A.决策树的构建是一种自下向上的归纳过程

B.决策树是一种树形结构,每个节点表示在某个属性上的测试

C.决策树的构建是种自顶向下的递归过程

D.决策树的每个分支表示一个测试输出,叶子节点表示一种类别

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第9题

算法模型看起来像一棵倒立的树,数据沿着树根输入,再从叶子节点输出,中间的分支要根据不同特征的信息进行判断,决定该向左走还是向右走,这种算法称为()。

A.A*算法

B.决策树

C.KNN

D.遗传算法

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第10题

对于供应链管理,下面正确的是()。

A.供应链管理是适应现代生产方式而产生和发展起来的现代流通方式

B.供应链管理将各企业的信息孤岛连接起来

C.在供应链上建立跨企业的协作

D.追求核心企业的利益的最大化

E.供应链节点企业之间作为贸易伙伴

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第11题

关于桁架的说法下面哪个是错误的()。

A.桁架中所有杆件都是直杆件

B.桁架中的载荷都作用于节点处

C.桁架中所有杆件都是轴向拉压的杆件

D.对于静定平面桁架,截面法可以一次求出全部杆件的内力

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