下面对C4.5决策树算法的描述错误的是：
A: 只能处理连续属性。
B: 采用信息增益比作为分类能力的测算指标。
C: 能够处理具有缺失值的数据集。
D: 能够通过使用修剪技术避免过拟合。
A: 只能处理连续属性。
B: 采用信息增益比作为分类能力的测算指标。
C: 能够处理具有缺失值的数据集。
D: 能够通过使用修剪技术避免过拟合。
举一反三
- 下面对C4.5决策树算法的描述错误的是： A: 只能处理连续属性。 B: 采用信息增益比作为分类能力的测算指标。 C: 能够处理具有缺失值的数据集。 D: 能够通过使用修剪技术避免过拟合。
- 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
- 对于C4.5算法说法不正确的是（）。 A: 可以处理连续型属性 B: 可以处理属性值空缺情况 C: 采用基于信息增益率作为选择分裂属性的度量标准 D: 产生的决策树是二叉树
- 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。
- 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