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[主观题]

决策树在什么情况下结点需要划分（)

A.当前结点所包含的样本全属于同一类别

B.当前属性集为空，或是所有样本在所有属性上取值相同

C.当前结点包含的样本集为空

D.还有子集不能被基本正确分类

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发布时间：2022-12-03

更多“决策树在什么情况下结点需要划分（)”相关的问题

第1题

什么情况下结点不用划分（)

A.当前结点所包含的样本全属于同一类别

B.当前属性集为空，或是所有样本在所有属性上取值相同

C.当前结点包含的样本集为空

D.还有子集不能被基本正确分类

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第2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。()

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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第3题

决策树的输入为训练集，输出为以node为根结点的一棵决策树。()

决策树的输入为训练集，输出为以node为根结点的一棵决策树。（)

A.正确

B.错误

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第4题

决策树分类时将该结点的实例强行分到条件概率大的那一类去。()

决策树分类时将该结点的实例强行分到条件概率大的那一类去。（)

A.正确

B.错误

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第5题

决策树内部结点表示一个类，叶结点表示一个特征或属性。()

决策树内部结点表示一个类，叶结点表示一个特征或属性。（)

A.正确

B.错误

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第6题

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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第7题

决策树还可以表示给定特征条件下类的条件概率分布，这一概率分布定义在特征空间的一个划分上，将特征空间分为互不相交的单元或区域，并在每个单元定义一个类的概率分布就构成了一个条件概率分布。()

决策树还可以表示给定特征条件下类的条件概率分布，这一概率分布定义在特征空间的一个划分上，将特征空间分为互不相交的单元或区域，并在每个单元定义一个类的概率分布就构成了一个条件概率分布。（)

A.正确

B.错误

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第8题

决策树的结点不包括()

A.决策结点

B.状态结点

C.结局结点

D.分支结点

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第9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。()

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。（)

A.正确

B.错误

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第10题

决策树中的叶结点表示（)。

A.特征

B.类

C.属性

D.值域输出

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第11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。()

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。（)

A.正确

B.错误

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