ID3算法的问题是，测试属性的分支越多，信息增益值（），但输出分支多并不表示该测试属性有更好的预测效果。A、越大B、越小C、保持不变D、时大时小

ID3算法的问题是，测试属性的分支越多，信息增益值（），但输出分支多并不表示该测试属性有更好的预测效果。

  • A、越大
  • B、越小
  • C、保持不变
  • D、时大时小

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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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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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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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用计算机解决问题的过程可以分成哪三个阶段()。 A、输入、测试和输出B、分析问题、设计算法和实现算法C、输入、算法设计和输出D、分析问题、测试和实现
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以下叙述中正确的是 _____。A．用C程序实现的算法必须要有输入和输出操作B．用C程序实现的算法可以没有输出但必须要输入C．用C程序实现的算法可以没有输入但必须要有输出D．用C程序实现的算法可以既没有输入也没有输出
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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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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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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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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（）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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主要的数据挖掘算法有（）。A、分割聚类法B、ID3算法C、Apriori算法D、遗传算法
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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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测试现场直放站的实际上下行增益（输出信号功率-输入信号功率），并与直放站标注的增益值比较是否一致，其误差范围应小于多少？（）A、±5%B、±10%C、±15%D、±20%
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测试OA板增益值或输出光功率时，发现实测值与标称值不对。请分析一下问题原因。
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测试现场直放站的实际上下行增益（输出信号功率-输入信号功率），并与直放站标注的增益值比较是否一致，误差范围在（）内。A、3%B、5%C、10%D、20%
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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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测试现场直放站的实际上下行增益（）并与直放站标注的增益值比较是否一致，误差范围在±10%内。A、输入信号功率+直放站上下行衰减值B、输出信号功率+直放站上行衰减值C、输出信号功率-输入信号功率D、输出信号功率+输入信号功率
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以下关于C语言实现的算法叙述中正确的是（）A、用C语言实现的算法必须要有输入和输出操作B、用C语言实现的算法可以没有输出但必须要有输入C、用C程序实现的算法可以没有输入但必须要有输出D、用C程序实现的算法可以既没有输入也没有输出
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问答题说明ID3方法的建树算法步骤？
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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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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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