根据信息增益来构造决策树的算法是（
举一反三
- 根据信息增益来构造决策树的算法是（ ） A: ID3决策树 B: 递归 C: 归约 D: FIFO
- 下面不同决策树算法与分支结点属性选择标准对应关系正确的是() A: ID3决策树--基尼指数; C4.5决策树--信息增益; CART决策树--信息增益率 B: ID3决策树--信息增益率; C4.5决策树--信息增益; CART决策树--基尼指数 C: ID3决策树--信息增益率; C4.5决策树--基尼指数; CART决策树--信息增益 D: ID3决策树--信息增益; C4.5决策树--信息增益率; CART决策树--基尼指数
- ID3决策树学习算法是以信息增益为准则来选择划分属性的。（ ）
- ID3算法在构造决策树时使用的分裂属性是（ ）。 A: 信息增益 B: 信息增益率 C: 基尼指数 D: 不纯度降低值
- C4.5决策树构造算法的特征选择采用（ ） A: 条件熵 B: 基尼系数 C: 信息增益 D: 信息熵