ID3算法的核心是在决策树叶结点上应用信息增益准则选择特征，递归地构建决策树。()
A. 正确
B. 错误
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ID3算法的核心是在决策树叶结点上应用信息增益准则选择特征，递归地构建决策树。()
A.正确 B.错误
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ID3算法是决策树方法的早期代表（）
A.正确 B.错误
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在ID3算法中信息增益是指（）
A.信息的溢出程度 B.信息的增加效益 C.熵增加的程度最大 D.熵减少的程度最大
答案
决策树算法ID3基于作为属性选择的度量
答案
决策树ID3算法中每次分支都按照信息增益最大进行的，分支后相比分支前数据集的信息熵变化情况是__
答案
决策树ID3算法中每次分支都按照信息增益最大进行的，分支前相比分支后数据集的信息熵变化情况是__
答案
ID3算法流程为()。
A.从根结点开始，对结点计算所有可能的特征的信息增益，选择信息增益最大的特征作为结点的特征，由该特征的不同取值建立子结点 B.所有特征的信息增益均很小或没有特征可以选择 C.得到一个决策树 D.对子结点递归地调用，构建决策树
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ID3算法的“纯度”标准（）
A.信息熵 B.信息量 C.信息熵的下降速度 D.信息增益率
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下列关于决策树算法的论述错误的是: ID3算法的属性选择度量就是使用信息增益，选择最小信息增益的属性作为当前节点的测试属性。 决策树基本思想是贪心算法，它以自顶（根节点）向下递推生成的方式构造决策树。 条件熵H(Y|X)表示在已知特征X的条件下，类别Y的不确定性的度量 熵可用于描述信息的不确定性或混乱程度，信息的不确定性越大则熵越大，反之越小
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下列对ID3算法的描述，正确的是（）
A.每个节点的分支度都不相同 B.使用Information Gain作为节点分割的依据 C.可以处理数值型态的字段 D.无法处理空值的字段
答案
热门试题
下列对ID3算法的描述，正确的是（）
ID3算法主要存在的缺点是什么？
ID3算法主要存在的缺点是什么
简述ID3算法的基本思想及其主算法和建树算法的基本步骤。
简述ID3算法的基本思想及其主算法和建树算法的基本步骤
根据图中所示的minimax算法决策树,根结点的估值是()。
决策树算法中每次分类都按照信息增益最大进行的，分类前和分类后数据集的信息熵变化情况是（）
随机森林中可以采用各种决策树算法，常见的决策树算法有（）。
根据图中所示的minimax算法决策树,图中估值为7的结点被称为()
决策树中包含根结点、叶结点、内部结点和外部结点。
决策树的结点不包括()。
决策树中不包含:结点（）
决策树算法是一种（）数据挖掘算法
决策树中的叶结点表示()。
决策树中不包含以下哪种结点（）
关于决策树算法陈述正确的是（）
决策树反演算法包括()。
以下哪些算法属于决策树（）
决策树的输入为训练集，输出为以node为根结点的一棵决策树。()
决策树中不包含一下哪种结点（）
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