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[主观题]
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
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
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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
第1题
A.卡方检验值
B.互信息
C.信息增益
D.主成分分析
第2题
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
第3题
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
第4题
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
第9题
1.多个变量其实有相同的用处
2.变量对于模型的解释有多大作用
3.特征携带的信息
4.交叉验证
A.1和4
B.1,2和3
C.1,3和4
D.以上所有