ID3和C4.5是两种经典的决策树方法，两种方法的区别在于选择划分特征的方法不同，分别采用信息增益和信息增益比来划分。假设已知样本数据如下： 样本1 样本2 样本3 样本4 样本5 样本6 样本7 样本8 特征(瓜的颜色) 深绿 翠绿 深绿 翠绿 翠绿 深绿 浅绿 浅绿 标签(生瓜/熟瓜) 生瓜 生瓜 生瓜 生瓜 生瓜 熟瓜 熟瓜 熟瓜 则按照颜色这一特征划分计算得到的信息增益和信息增益比分别为_____。
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生瓜 |
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则按照颜色这一特征划分计算得到的信息增益和信息增益比分别为_____。
以上就是关于问题ID3和C4.5是两种经典的决策树方法，两种方法的区别在于选择划分特征的方法不同，分别采用信息增益和信息增益比来划分。假设已知样本数据如下： 样本1 样本2 样本3 样本4 样本5 样本6 样本7 样本8 特征(瓜的颜色) 深绿 翠绿 深绿 翠绿 翠绿 深绿 浅绿 浅绿 标签(生瓜/熟瓜) 生瓜 生瓜 生瓜 生瓜 生瓜 熟瓜 熟瓜 熟瓜 则按照颜色这一特征划分计算得到的信息增益和信息增益比分别为_____。的答案
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![草原上的牛群正在尝试改进他们的情报收集方式。他们有一个名叫 info 的整数数组，用来收集来自其他牛群的情报。该数组已按非递减顺序排列，每个整数下标从 1 开始。他们需要根据给定的目标权重（target_weight），找到一个 info数组中两个元素之和等于目标权重的组合。假定这两个元素分别是 info[p1] 和 info[p2]，需要保证 1 <= p1 < p2 <= info.length。你需要 返回一个长度为 2 的整数数组 [p1, p2]，表示找到的相加之和等于目标权重的两个元素的下标。 若有多个目标组合，则返回最小的p1；若没有找到目标组合，则返回{-1,-1}。](http://www.qklbishe.com/wp-content/themes/ripro/assets/images/thumb/1.jpg)
