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关于决策树的常见启发式生成算法，下列选项中结论正确的是（）

[单选题]

信息增益和信息增益比都可以用来评估特征重要性，其中信息增益衡量信息熵的减少，而信息增益比衡量的是信息熵的增加

CART 算法在构建决策树使用基尼指数作为分裂的标准时，基尼指数越大则说明特征的重要程度越高

CART 算法生成的决策树既可以用于回归任务也可以用于分类任务，当处理分类任务时使用基尼指数作为分裂标准，处理回归任务时使用均方误差作为分裂标准

ID3 算法和 C4.5 算法都不能处理回归任务，C4.5 算法具备缺失值处理的能力，但 ID3 算法只可以处理离散变量

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牛客685553840号

C不对？摘腾讯云

发表于 2025-05-07 22:39:59 回复(0)

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机器学习

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