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第1题
C4.5算法针对取值较多的属性,使用了信息增益率作为分支标准减少其影响。那么对于取值比较多的属性,如何减少其取值?
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第2题
C4.5算法针对取值较多的属性,使用了信息增益率作为分支标准减少其影响。那么对于取值比较多的属性,通过剪枝减少其取值。
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第3题
信息增益准则对可取值数目较多的属性有所偏好
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第4题
信息增益准则对可取值数目较多的属性有所偏好
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第5题
在决策树学习中,关于信息增益(information gain)的说法正确的是()?
A.不纯度越小的节点,熵值越大
B.信息增益可以由熵计算得到
C.信息增益更加倾向于选择有较多取值的属性
D.信息增益更加倾向于选择有较少取值的属性
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第6题
ID3算法在进行某个节点进行划分时,会偏向于取值较多的属性
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第7题
使用 ID3 算法构建决策树时,选择属性的度量依据是 ()。
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第8题
如果DTD定义某属性的取值类型为IDREF,那么在XML文档中该属性的取值与类型为ID的属性的取值对应。
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第9题
如果DTD定义某属性的取值类型为IDREF,那么在XML文档中该属性的取值与类型为ID的属性的取值对应。
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第10题
如果DTD定义某属性的取值类型为IDREF,那么在XML文档中该属性的取值与类型为ID的属性的取值对应。
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