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
决策树一般不包括（)。A.决策节点B.状态节点C.结果节点D.时间节点
决策树中1表示的是（)A.决策节点B.自然状态节点1C.结果点1D.附加条件1
决策树的结构不包括（ ）A.决策节点 B.状态节点 C.结果节点 D.时间节
决策树有哪些部分组成？A 节点B 方案枝C 自然状态节点D 概率枝E 损益值
决策树分析法通常用决策树图表进行分析 根据下表的决策树分析法计算 图中机会节点的预期收益EMV
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
冀公网安备 13070302000102号
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