关于决策树，以下说法中错误的是（)

A.决策树是一种监督式学习

B.监督式学习不需要标签就可以训练

C.监督式学习不可以使用交叉验证进行训练

D.监督式学习是一种基于规则的算法

A.子树在决策树中是唯一的

B.决策树算法对于噪声的干扰非常敏感

C.决策树算法对中间值的缺失敏感

D.冗余属性不会对决策树的准确率造成不利的影响

下列关于概率的几种形式的说法中，正确的有()。 Ⅰ 条件概率可以用决策树进行计算 Ⅱ 联合概率表示两个事件共同发生的概率 Ⅲ A与B的联合概率表示为P(AB)或者P(A，B)，或者P(An B) Ⅳ A的边缘概率表示为P(A|B)

A.Ⅰ、Ⅲ、Ⅳ

B.Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ

C.Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ

D.Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ

A.自下向上递归方式构造决策树

B.有监督的算法

C.非参数学习算法

D.生成的分类规则易于理解

A.一种分类决策树算法

B.核心算法是ID3

C.在树构造过程中进行剪枝

D.不需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序，因此算法效率高

A.样本集中分类的比例越平均，信息熵越小

B.信息熵与信息增益成正比

C.信息增益越大，则特征能够为分类系统带来信息量越大

D.信息熵与信息增益成反比