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

题目

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

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第1题：

机器学习中做特征选择时，可能用到的方法有()

A.卡方

B.信息增益

C.平均互信息

D.期望交叉熵

E.以上都有

正确答案：E

第2题：

下面哪些是8天线能够获得的增益()

A.赋型增益

B.复用增益

C.分集增益

D.BC

参考答案：ABC

第3题：

对1XEVDO关键技术－多用户分集技术描述正确的是()

A.用户越少，所获得增益越大

B.用户越多，所获得增益越大

C.移动比静止所获得的增益小

D.移动和静止所获得的增益是一样的

参考答案：B

第4题：

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)。

正确答案：错误

第5题：

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

正确答案：D

第6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

正确答案：C

第7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

正确答案：D

第8题：

一般而言,信息增益越大,则意味着使用属性a来进行划分所获得的“纯度提升越大”,因此我们可用信息增益来进行决策树的最优特征选择。()

此题为判断题(对，错)。

正确答案:正确

第9题：

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

正确答案：B

第10题：

决策树学习应用()准则选择特征。

A.经验熵

B.经验条件熵

C.信息增益

D.互信息

正确答案:C

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

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