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__
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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__
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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__
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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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决策树算法ID3基于作为属性选择的度量
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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（）
A.变小 B.变大 C.不变 D.无法判断
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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
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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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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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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（）。
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ID3算法主要存在的缺点是什么？
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下列对ID3算法的描述，正确的是（）
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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()
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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。
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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。()
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