利用信息增益方法作为属性选择度量建立决策树时，已知某训练样本集的4个条件属性的信息增益分别为：G（收入）=0.940位，G（职业）=0.151位，G（年龄）=0.780位，G（信誉）=0.048位，则应该选择（）属性作为决策树的测试属性
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决策树中不包含（）
A. 根结点
B. 内部结点
C. 外部结点
D. 叶子结点
有关频繁项集的叙述中正确的是()
A. 频繁项集是满足最小支持度阈值和最小置信度阈值的项集
B. 频繁项集是满足最小支持度阈值的项集
C. 频繁项集是满足最小置信度阈值的项集
D. 频繁项集是任何项集
有关强关联规则的叙述中正确的是（）
A. 强关联规则是同时满足最小支持度阈值和最小置信度阈值的规则
B. 强关联规则是满足最小支持度阈值的规则
C. 强关联规则是满足最小置信度阈值的规则
D. 所有的规则都是强关联规则
若有频繁3项集的集合：｛1，2，3｝，｛1，2，4｝，｛1，2，5｝，｛1，3，4｝，｛1，3，5}，｛2，3，4｝，｛2，3，5｝，｛3，4，5｝假定数据集中只有5个项，则产生的候造4-项集不包含（）
A. ｛1，2，3，4｝
B. ｛1，2，3，5}
C. {1，2，4，5}
D. 以上都不是
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