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[主观题]

ID3算法是一种典型的决策树算法。

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建树过程:ID3算法建立在“奥卡姆剃刀”的基础上,越是小型的决策树越优于大的决策树。ID3算法中根据信息论的信息增益评估和选择特征,每次选择信息增益最大的特征来做判断模块。经过一轮各个特征的信息增益计算后,会得到一个特征作为决策树的根节点,该特征有几个取值,根节点就有几个分支,每一个分支产生一个新的数据子集,余下的递归过程就是对每个数据子集重复上述过程,直至子数据集都属于同一类优点:该算法建树过程简单且易懂缺点:ID3算法存在多值偏向问题,在选择分裂属性时,会优先选择取值较多的属性
更多“ID3算法是一种典型的决策树算法。”相关的问题

第1题

ID3分类算法的WEKA实现及实验测试
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第2题

经典的规则归纳算法有

A.AQ

B.CN2

C.FOIL

D.ID3

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第3题

从性能上看,决策树算法优于k近邻算法。
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第4题

数据挖掘算法主要有聚类算法、关联算法、决策树算法和回归分析等,各种算法用于解决不同的实际问题,某分行拟通过对县域机构数量与存款市场竞争力的相关性分析,进 而建立两者之间的函数表达式,用新思维拓展县域市场,提升县域存款的市场竞争力。则可以采用的是什么?

A.关联算法

B.决策树算法

C.聚类分析

D.回归分析

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第5题

用于分类与回归应用的主要算法有()。

A.Apriori算法、HotSpot算法

B.RBF神经网络、K均值法、决策树

C.K均值法、SOM神经网络

D.BP神经网络、贝叶斯

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第6题

蒙德里安算法是一种基于划分的算法
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第7题

Q-learning算法的智能体是什么?

A.神经网络

B.决策树

C.Q表

D.贝叶斯网络

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第8题

ID3算法在分类树构建中, 没有使用下面哪些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

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第9题

Q-learning算法的智能体是什么?

A.神经网络

B.决策树

C.Q表

D.贝叶斯网络

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