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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。()

此题为判断题(对，错)。

参考答案

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考题 特征的信息增益越大,则其越不重要。() 此题为判断题(对，错)。
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考题 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。() 此题为判断题(对，错)。
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考题 在递归算法所体现的“重复”中要求每次调用在规模上都有所缩小。() 此题为判断题(对，错)。
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考题 下面关于ID3算法中说法错误的是()A.ID3算法要求特征必须离散化B.信息增益可以用熵，而不是GINI系数来计算C.选取信息增益最大的特征，作为树的根节点D.ID3算法是一个二叉树模型
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考题 决策树中,由决策节点引出的分支称为概率分支。() 此题为判断题(对，错)。
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考题 风险型决策是一种随机决策,常用的方法是决策树法。() 此题为判断题(对，错)。
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考题 下列对决策树ID3算法的描述不正确的选项是?() A.样本集的划分依据测试属性的取值进行B.利用卡方检验来选择对因变量最有影响的自变量C.基于信息熵来选择最佳测试属性D.根据信息论理论，采用划分后样本集的不确定性作为衡量划分好坏的标准，用信息增益值度量不确定性
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考题 决策树求解的次序是从决策树的末端或者说最右边开始。() 此题为判断题(对，错)。
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考题 决策树模型的缺点是分类效率低。() 此题为判断题(对，错)。
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考题 决策树学习应用()准则选择特征。 A.经验熵B.经验条件熵C.信息增益D.互信息
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考题 决策树的生成过程是()。 A.递归地进行下去，直至所有训练据子集被基本正确分类，或者没有合适的特征为止，最后每个子集都被分到叶结点上，即都有了明确的类B.选择一个最优特征，按照这一特征将训练数据集分割成子集，使得各个子集有一个在当前条件下最好的分类C.构建根结点，将所有训练数据都放在根结点D.如果这些子集已经能够被基本正确分类，那么构建叶结点，并将这些子集分到所对应的叶结点中去E.如果还有子集不能被基本正确分类，那么就对这些子集选择新的最优特征，继续对其进行分割，构建相应的结点
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考题 决策树的决策依据是事件发生概率。() 此题为判断题(对，错)。
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考题 决策树法是定性决策方法。() 此题为判断题(对，错)。
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考题 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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考题 ID3算法是一种贪心算法，它以自顶向下递归各个击破方式构造决策树（）
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考题 ID3算法的策略是选择（）的属性作为测试属性。A、信息增益最小B、信息增益最大C、信息增益为0D、信息增益不变
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考题 单选题ID3算法的策略是选择（）的属性作为测试属性。A 信息增益最小B 信息增益最大C 信息增益为0D 信息增益不变
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考题 判断题决策树中包含根结点、叶结点、内部结点和外部结点。A 对B 错
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考题 问答题设计用ID3决策树进行实例判别的判定算法。
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