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ID3算法在分类树构建中， 使用哪个度量来进行分类节点？

A．gini指标

B．信息增益

C．信息增益率

D．准确率

参考答案和解析
信息增益
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考题 度量算法效率可通过______来进行
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考题 树分类分为()和()两步,首先利用训练样本对分类树进行训练,构造分类树结构,然后用训练好的分类树对像素的进行逐级判定,最终确定其类别归属。
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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 下面哪种分类方法是属于神经网络学习算法?()A 判定树归纳B 贝叶斯分类C 后向传播分类D 基于案例的推理
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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 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)。
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考题 关于决策树的叙述中，错误的是（）A、决策树就是利用树型模型来描述决策分析问题，并直接在决策树图上进行决策分析的一种方法B、在决策树中，节点包括决策节点、状态节点和结果节点C、在决策树中，决策准则只能是益损期望值D、需要经过多级决策才能完成的决策，可以用多级决策树来表示
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考题 用于监督分类的算法有（）。A、支持向量机B、决策树C、神经网络D、线性回归
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考题 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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考题 如何用决策树进行分类？
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考题 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。
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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 决策树是一种采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类的算法。
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考题 ID3算法主要存在的缺点是什么？
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考题 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
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考题 ID3，C4.5，CART等分类算法均是在（）的基础上改进得到。A、Apriori算法B、SVD算法C、Hunt算法D、EM算法
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考题 在税收管理员平台统计分析中，公用报表管理页面中，左侧“报表分类”树下方的“报表名称”文本框的作用是（）A、修改“报表分类”树中选中的报表分类名称B、在“报表分类”树中增加一个报表分类C、在“报表分类”树选中一个报表分类时，在此框中显示该分类名称D、根据报表名称查询报表
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考题 分类变量使用（）建立预测模型A、决策树B、分类树C、离散树D、回归树
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考题 下列关于Excel的分类汇总功能的说法，正确的是（）A、在分类汇总前需要对按分类的列进行排序B、在分类汇总前不需要对按分类的列进行排序C、可以使用删除行操作来取消分类汇总的结果，恢复到汇总前的状态D、分类汇总的方式是求和
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考题 ID3算法以（）作为测试属性的选择标准。A、所划分的类个数B、分类的速度C、信息熵D、信息增益
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考题 以下算法中，不属于分类预测的典型算法的是（）A、Logistic回归B、决策树C、K-means算法D、神经网络
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考题 判断题决策树是一种采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类的算法。A 对B 错
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考题 判断题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（）A 对B 错
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考题 单选题ID3算法以（）作为测试属性的选择标准。A 所划分的类个数B 分类的速度C 信息熵D 信息增益
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考题 填空题树分类分为（）和（）两步，首先利用训练样本对分类树进行训练，构造分类树结构，然后用训练好的分类树对像素的进行逐级判定，最终确定其类别归属。
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考题 多选题以下有关随机森林算法的说法正确的是（）A随机森林算法的分类精度不会随着决策树数量的增加而提高B随机森林算法对异常值和缺失值不敏感C随机森林算法不需要考虑过拟合问题D决策树之间相关系数越低、每棵决策树分类精度越高的随机森林模型的分类效果越好
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考题 多选题下列对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
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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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