C4.5算法继承了ID3算法的优点，并在以下哪几方面对ID3算法进行了改进？（）
A: 用信息增益率来选择属性
B: 在树构造过程中进行剪枝
C: 能够完成对连续属性的离散化处理
D: 在树的构造过程中，不需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序
A: 用信息增益率来选择属性
B: 在树构造过程中进行剪枝
C: 能够完成对连续属性的离散化处理
D: 在树的构造过程中，不需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序
举一反三
- 以下关于决策树算法说法错误的是( )。 A: ID3算法选择信息增益最大的特征作为当前决策节点 B: C4.5算法选择信息增益率来选择属性 C: C4.5算法不能用于处理不完整数据 D: CART算法选择基尼系数来选择属性
- ID3算法只能对描述属性为离散型属性的数据集构造决策树。()
- 关于决策树算法，以下说法正确的是（ ） A: ID3算法依赖于特征数目较多的属性 B: C4.5算法和ID3算法一样，不能处理连续型属性 C: ID3和C4.5算法原理简单，容易得到IF-Then的规则 D: C4.5相对于ID3算法，减少了对特征数目较多的属性的依赖
- 下列关于C4.5算法的描述不正确的是()。 A: C4.5算法与ID3算法的总体思路是类似的 B: C4.5算法使用信息增益做为选择属性的度量标准 C: C4.5算法使用信息增益率做为选择属性的度量标准 D: 信息增益相同的属性，SplitInformation值越大，信息增益率越小
- ID3算法在分类树构建中，使用信息增益度量来进行分类节点。 A: 正确 B: 错误