决策树算法id3根节点怎么选,利用id3算法建立决策树

决策树算法id3根节点怎么选,利用id3算法建立决策树

ID3和C4.5节点上可以产出多叉（低、中、高），而CART节点上永远是二叉（低、非低）样本特征上的差异​ID3算法在选择根节点和各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的属性，在有些情况下这类属性可能不会提供

ID3算法是最早提出的一种决策树算法，ID3算法的核心是在决策树各个节点上应用信息增益准则来选择特征，递归的构建决策树。具体方法是：从根节点开始，对节点计算所有可能的特征的信息ID3算法的核心是在决策树各个结点上对应信息增益准则选择特征，递归地构建决策树。具体方法是：从根结点(root node)开始，对结点计算所有可能的特征的信息增益，选择信息增益最大的特

用来建立ID3决策树的客户情况的四个属性：信用记录={良好、正常、欠佳} 收入={较低、普通、较高} 年龄={偏大、正常} 工作性质={稳定=8、一般=6} 选择决策树的根1.根节点：就是决策树最开始的节点，刚才我们生成的决策树图中，根节点就是“天气”2.子节点：就是树中间的一些节点，比如“温度”3.叶子节点：最底部的节点，已经不能再分下去，也

ˋ﹏ˊ 【决策树算法1】ID3算法数据挖掘期末考试计算题详细步骤讲解1.先看序号，计算总的信息量 02:30 2.在属性中选择一个作为根节点属性的不同值，依次计我们能看出来色泽作为属性的信息增益最大。因为ID3 就是要将信息增益最大的节点作为父节点，这样可以得到纯度高的决策树，所以我们将色泽作为根节点。然后我们需要父节点进行进一步

＋ω＋ ID3决策树算法描述1.试探性地选择一个属性放置在根节点，并对该属性的每个值产生一个分支。2.分裂根节点上的数据集，并移到子女节点，产生一棵局部树。3.对该ID3算法涉及了递归部分，有点难度，我打算最后一次实验来写，这次先写算法中最简单的部分：选择信息增益最大的一个条件属性作为根节点。一)决策树生成算法的基本