对信息增益描述不正确的是（）
A. 决策树的ID3算法使用信息增益来选择分类属性的。
B. 属性选择度量使用信息增益，就是选择最高信息增益的属性作为当前节点的特征。
C. 属性选择度量使用信息增益，就是选择最低信息增益的属性作为当前节点的特征。
D. 在划分数据集之前之后信息发生的变化称为信息增益，通常用划分前的熵值减去划分后的熵值来计算信息增益。
后剪枝方法是由“完全生长”的树剪去子树。通过删除节点的分枝并用（）的树叶替换它而剪掉给定节点的子树。
A. 被替换的子树中最频繁的类标记
B. 被替换的子树中所有的类标记
C. 被子树中最频繁的类标记
D. 被替换的子树中出现的次数最少的类标记
在实验二的建立挖掘结构过程中，我们设置测试数据的百分比为（）
A. 30%
B. 0%
C. 50%
D. 100%
决策树归纳的基本算法是贪心算法，它以自顶向下递归各个击破的方式构造决策树。
A. 对
B. 错
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