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（）

训练决策树模型,属性节点的分裂,具有最大信息增益的图是下图的哪一个() 训练决策树模型,属性节点的分裂,具有最大信息增益的图是下图的哪一个() 决策树反演算法包括()。 以下哪些算法属于决策树（） 决策树算法是一种（）数据挖掘算法 关于决策树算法陈述正确的是（） 决策树算法易于理解好实现，且对缺失值、异常值和共线性都不敏感，是做分类预测的首选算法（） 决策树法中，决策树的根基是() 作为一种分类器，决策树模型的主要优点是： 决策树中的分类结果是最末端的节点，这些节点称为?（） 决策树是建立在（）基础之上，对数据进行分类的一种方法。 使用决策树算法，必须满足以下要求（） 中国大学MOOC: 根据利用先验知识的顺序不同，遥感分类可以被划分为监督分类与决策树分类。 决策树算法对于样本特征的取值要求是（） 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 ID3算法是决策树方法的早期代表（） 中国大学MOOC: 决策树属于监督学习算法。 一般而言，信息增益越大，则意味着使用属性a来进行划分所获得的“纯度提升越大”，因此我们可用信息增益来进行决策树的最优特征选择。() 什么是决策树？ 决策树的最佳用途是什么？ 决策树分为哪两种树？ 决策树算法ID3基于作为属性选择的度量