题目
A.gini指标
B.信息增益
C.信息增益率
D.准确率
第5题
A.可以处理样本不平衡问题
B.CART 分类树采用基尼系数的大小来度量特征的各个划分点
C.CART算法既可以处理分类问题,也可以处理回归问题
D.CART算法采用信息增益率的大小来度量特征的各个划分点
第10题
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。
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