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说明ID3方法的建树算法步骤？

题目
问答题
说明ID3方法的建树算法步骤？
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相似问题和答案

第1题：

简述ID3算法的基本思想及其主算法和建树算法的基本步骤。


正确答案: 首先找出最有判别力的因素，然后把数据分成多个子集，每个子集又选择最有判别力的因素进一步划分，一直进行到所有子集仅包含同一类型的数据为止。最后得到一棵决策树，可以用它来对新的样例进行分类。
主算法包括如下几步：
①从训练集中随机选择一个既含正例又含反例的子集（称为窗口）；
②用“建树算法”对当前窗口形成一棵决策树；
③对训练集（窗口除外）中例子用所得决策树进行类别判定，找出错判的例子；
④若存在错判的例子，把它们插入窗口，重复步骤②，否则结束。
建树算法的具体步骤如下：
①对当前例子集合，计算各特征的互信息；
②选择互信息最大的特征Ak；
③把在Ak处取值相同的例子归于同一子集，Ak取几个值就得几个子集；
④对既含正例又含反例的子集，递归调用建树算法；
⑤若子集仅含正例或反例，对应分枝标上P或N，返回调用处。

第2题：

关于算法，以下表述错误的是（）。

  • A、算法就是指解决问题的方法和步骤
  • B、算法可用多种程序设计语言实现
  • C、算法就是计算方法
  • D、算法的每个步骤都必须是确定的，不能有二义性

正确答案:C

第3题：

简述故障树建树的步骤。


正确答案: （1）熟悉系统
（2）确定顶事件
（3）确定边界条件
（4）故障树建造

第4题：

关于算法，以下表述正确的是（）。

  • A、算法就是指解决问题的方法和步骤
  • B、算法就是计算方法
  • C、算法的某些步骤具有不确定性
  • D、求解某一类问题的算法是唯一的

正确答案:A

第5题：

ID3算法是一种贪心算法，它以自顶向下递归各个击破方式构造决策树（）


正确答案:正确

第6题：

在ID3算法中信息增益是指（）

  • A、信息的溢出程度
  • B、信息的增加效益
  • C、熵增加的程度最大
  • D、熵减少的程度最大

正确答案:D

第7题：

说明直线段编码剪裁算法的思想和该算法的两个主要步骤。


正确答案: 直线段编码剪裁算法的思想：每一线段或者整个位于窗口内，或者能够被窗口分割而使其中的一部分能很快地被舍弃。
两个主要步骤：
第一步，先确定一条线段是否整个位于窗口内，若不是，则确定该线段是否整个位于窗口外，若是，则舍弃。
第二步，若第一步的判断都不成立，那么就通过窗口边界所在的直线将线段分成两部分，再对每一部分进行第一步的测试。

第8题：

建立故障树的基本方法有（）。

  • A、人工建树
  • B、计算机自动建树
  • C、人机结合建树
  • D、框图法建树

正确答案:A,B

第9题：

用贪心算法设计0-1背包问题。要求：说明所使用的算法策略；写出算法实现的主要步骤；分析算法的时间。


正确答案: 首先计算每种物品单位重量的价值Vi/Wi，然后，依贪心选择策略，将尽可能多的单位重量价值最高的物品装入背包。若将这种物品全部装入背包后，背包内的物品总重量未超过C，则选择单位重量价值次高的物品并尽可能多地装入背包。依此策略一直地进行下去，直到背包装满为止。
具体算法可描述如下：
void Knapsack（int n，float M，float v[]，float w[]，float x[]）
{Sort（n，v，w）；
int i；
for（i=1；i<=n；i++） x[i]=0；
float c=M；
for（i=1；i<=n；i++）
{if（w[i]>c） break；
x[i]=1；
c-=w[i]；
}
if（i<=n）x[i]=c/w[i]；
}

第10题：

ID3算法主要存在的缺点是什么？


正确答案:（1）ID3算法在选择根结点和各内部结点中的分枝属性时，使用信息增益作为评价标准。信息增益的缺点是倾向于选择取值较多的属性，在有些情况下这类属性可能不会提供太多有价值的信息。
（2）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。

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