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在决策树学习中一般情况下属性的信息增益越大则意味着使用属性来进行划分获得的
在决策树学习中一般情况下属性的信息增益越大则意味着使用属性来进行划分获得的
2025-02-21 08:10:45
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在决策树学习中一般情况下属性a的信息增益越大则意味着使用属性a来进行划分获得的
在决策树学习中一般情况下属性的信息增益越大则意味着使用属性来进行划分获得的
决策树中属性选择的方法不包括 a、信息值 b、信息增益 c、信息增益率 d、gini系数
在id3决策树分类中 属性的信息增益等于 与 的差
基于信息增益进行决策树算法、从而实现分类的逻辑
根据信息增益率选择第一个属性 构建一个深度为1的决策树 根节点的深度为 1
在构造决策树过程中 属性划分标准有信息增益、增益率和基尼系数 比较三种指标之间的异同
当在一个决策树中划分一个节点时 以下关于“信息增益”的论述正确的是
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