徐同学2019-04-22 14:24:25
徐同学current issure 中 第9题 D选项的解释太牵强了，174/276=63% 就敢说 first class 全活？ 而且这道题的题干也有明显的问题，通常决策树算法的各层节点所用的特征是用掉一个少一个，不会在根节点已经使过 “class”这个特征的情况下，到第3层的时候又使用“class”这个特征。 因为决策树算法的原理是依次使用区分度从大到小的特征进行树的生长，对各特征的区分度计算有专门的熵或者基尼系数公式。
回答（1）
Michael2019-04-22 18:00:57
Michael学员你好，
首先，题目中的这个方法的确不是一个标准的CART方法，所以在已经使用了class这个feature的情况下又使用和一般的方法有出入。
当然了，tatanic案例中用也不一定是CART的方法得到是最优解，也可能会有更好的解法。
174/263=63%题目预测全活是基于这个指标大于50%来的，虽然预测的精读不高，但是其他节点的预测准度也有较好的（34/36），这里不能一概而论，所以才有了C选项中69.1%的模型解释力度，我只能说，整体的解释力度是不错的。
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