A. 信息增益
B. 信息增益率
C. 基尼指数
D. 不纯度降低值
决策树算法具有以下哪个优点?()A. 对噪声数据具有鲁棒性B. 支持高维数据集C. 可解释性强D. 不受特征缩放的影响
[单选题]在决策树法中,决策树是由( )组成的。A.方块结点B.圆形结点C.方案枝D.概率枝E.期望值枝
决策树算法常用的划分准则包括:A. 信息增益B. 基尼指数C. 误差平方和D. 均方差
决策树构造中的剪枝处理的作用包括()A. 降低训练错误率B. 降低测试错误率C. 抑制过拟合D. 提高泛化性能
决策树算法可以处理数值型和类别的特征。()A. 对B. 错
[单选题]ID3,C4.5,CART等分类算法均是在()的基础上改进得到。A . Apriori算法B . SVD算法C . Hunt算法D . EM算法