ID3决策树算法的不足之处有（ ）
A: 只能处理离散分布特征
B: 没有考虑缺失值
C: 容易过拟合
D: 特征选择偏向高度分支属性
A: 只能处理离散分布特征
B: 没有考虑缺失值
C: 容易过拟合
D: 特征选择偏向高度分支属性
举一反三
- 决策树算法只能处理具有离散特征属性的数据集，对于连续特征属性的数据集无能为力。
- 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
- 决策树算法只能处理具有离散特征属性的数据集，对于连续特征属性的数据集无能为力。 A: 正确 B: 错误
- 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
- 关于决策树的CART分类树构造算法和ID3算法，下列说法正确的是？ A: 选择切分特征时，CART算法使用信息熵 B: 选择切分特征时，CART算法使用基尼指数来度量一个数据集的混乱程度 C: 选择切分特征时，ID3算法使用基尼指数 D: 选择切分特征时，ID3算法使用信息熵