ID3算法的核心是在决策树叶结点上应用信息增益准则选择特征，递归地构建决策树。()

下列对ID3算法的描述，正确的是（） ID3算法主要存在的缺点是什么？ ID3算法主要存在的缺点是什么 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。 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 根据图中所示的minimax算法决策树,根结点的估值是()。 决策树算法中每次分类都按照信息增益最大进行的，分类前和分类后数据集的信息熵变化情况是（） 随机森林中可以采用各种决策树算法，常见的决策树算法有（）。 根据图中所示的minimax算法决策树,图中估值为7的结点被称为() 决策树中包含根结点、叶结点、内部结点和外部结点。 决策树中不包含:结点（） 决策树的结点不包括()。 决策树算法是一种（）数据挖掘算法 决策树中的叶结点表示()。 决策树中不包含以下哪种结点（） 关于决策树算法陈述正确的是（） 以下哪些算法属于决策树（） 决策树反演算法包括()。 决策树的输入为训练集，输出为以node为根结点的一棵决策树。() 决策树中不包含一下哪种结点（）