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下列关于决策树的描述中正确的是？

[单选题]

下列关于决策树的描述中正确的是？

决策树的生成算法有ID3、CART和C4.5，其中C4.5是以信息增益作为特征划分的标准的。

基尼指数越大，样本的不确定性越小。

CART算法既可以用于分类也可以用于回归。

ID3算法对决策树进行剪枝以预防出现过拟合现象。

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finedust

ID3用信息增益，C4.5用增益率，CART用基尼指数

基尼指数越小，数据集的纯度越高

CART（Classification And Regression Trees，分类回归树）是一种树构建算法，该算法既可以用于分类还可以用于回归

ID3算法本身不带剪枝，剪枝是决策树学习算法对付过拟合的主要手段

编辑于 2019-05-05 15:59:41 回复(0)

远走高飞的HH

A.ID3使用信息增益作为属性选择度量（C4.5使用增益率，CART使用基尼指数）

B.基尼指数度量数据分布区或训练元组的不纯度(基尼指数越小，数据集D的纯度越高)。对于离散值属性，选择该属性产生最小基尼指数的子集作为它的分裂子集，对于连续值属性，选择产生最小基尼指数点作为该属性的分裂点

发表于 2019-05-05 12:12:41 回复(0)

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问题信息

职能快手算法工程师财务 2019

上传者：小小

难度：

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