决策树算法ID3,ID3算法基本原理

决策树算法ID3,ID3算法基本原理

?﹏? 1) ID3 算法：Iterative Dichotomiser3,迭代二叉树三代，是最早提出的决策树算法，用信息增益作为分裂准则。2) C4.5 算法：C4.5由J.Ross Quinlan在ID3的基础上提出的，他是ID3 的改进ID3算法是著名的决策树，它是以信息论为基础的一项从上而下的贪心算法，基于熵的计算从根节点处的所有实例训练集合开始构造决策树. 它通过概率的相关运算来分析

⊙ω⊙ 1)ID3算法在选择根节点和内部节点中的分支属性时，采用信息增益作为评价标准。信息增益的缺点是倾向于选择取值较多是属性，在有些情况下这类属性可能不会提供太多有价值的信息。2)ID用熵来辅助构建决策树——ID3 算法要构建一棵决策树，可以递归地实现。首先，选择一个属性放在根

＞▽＜ 决策树构建分析ID3 是数据挖掘中的一种非常重要的决策树构建算法，它是一种监督学习式的机器学习。由于这是一种监督学习，所以必然需要有一定数量的训练数据集，而每一条训练数据所形图1、决策树学习基本算法显然，决策树的⽣成是⼀个递归过程。在决策树基本算法中，有三种情形会导致递归返回：（1）当前结点包含的样本全属于同⼀类别，⽆需划分；（2）当前

●＾● 1) 使用ID3算法构建决策树时，若出现各属性值取值数分布偏差大的情况，分类精度会大打折扣2) ID3算法本身并未给出处理连续数据的方法3) ID3算法不能处理带有分类决策树_ID3算法，决策树决策树基本概念决策树算法1主要内容决策树基本概念决策树算法决策树基本概念关于分类问题分类(Classification)任务就是通过学习获得一个目标函数(TargetFu

一些决策树算法采用二分法划分数据，此处不采用这种方法，本次将使用ID3算法划分数据集，该算法处理如何划分数据集，何时停止划分数据集。如果依据某个属性划分数据将会产生4个可能的值ID3 算法正是一种使用信息增益概念的贪心算法。算法步骤如下：1) 在所有数据上依次计算每一个属性数据决策后带来的信息增益，选择信息增益最大的一个属性作为决策树的根节点，其实反