Дерево решений построено алгоритмом ID3 на основе конкретной обучающей выборки.
Выберите неверное утверждение.
Результат работы алгоритма считается успешным, если:

• дерево решений правильно классифицирует все примеры обучающей выборки.
• дерево решений правильно классифицирует примеры из любых наборов данных, в которых объекты отличаются от объектов обучающей выборки и имеют другие атрибуты.
• дерево решений правильно классифицирует новые примеры, аналогичные примерам обучающей выборки, но ранее не входящие в обучающую выборку.
• дерево решений может быть преобразовано в набор продукционных правил.

Другие предметы Колледж Алгоритмы машинного обучения дерево решений алгоритм ID3 обучающая выборка классификация продукционные правила интеллектуальные информационные системы колледж Новый

Давайте разберем каждое из утверждений, чтобы определить, какое из них является неверным.

1. Дерево решений правильно классифицирует все примеры обучающей выборки.

   Это утверждение верное, так как алгоритм ID3 строит дерево решений на основе обучающей выборки. Если оно правильно классифицирует все примеры этой выборки, то это считается успешным результатом.

2. Дерево решений правильно классифицирует примеры из любых наборов данных, в которых объекты отличаются от объектов обучающей выборки и имеют другие атрибуты.

   Это утверждение неверное. Дерево решений, построенное на конкретной обучающей выборке, может не работать на других наборах данных, особенно если они имеют другие атрибуты или характеристики. Алгоритм не гарантирует правильную классификацию для данных, которые существенно отличаются от обучающей выборки.

3. Дерево решений правильно классифицирует новые примеры, аналогичные примерам обучающей выборки, но ранее не входящие в обучающую выборку.

   Это утверждение верное. Если новые примеры схожи с теми, на которых было обучено дерево решений, то оно, скорее всего, будет правильно их классифицировать.

4. Дерево решений может быть преобразовано в набор продукционных правил.

   Это утверждение также верное. Деревья решений могут быть интерпретированы в виде правил, что позволяет легко понять, как принимаются решения.

Таким образом, неверное утверждение - это второе: "дерево решений правильно классифицирует примеры из любых наборов данных, в которых объекты отличаются от объектов обучающей выборки и имеют другие атрибуты". Оно не соответствует принципам работы алгоритма ID3 и деревьев решений в целом.