ID3算法生成决策树的过程,数据挖掘算法id3决策树天气

决策树ID3算法介绍 2022-12-26 05:13 954 墨鱼

决策树ID3算法介绍

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˙０˙ 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的分裂，往下继续划分，计算不同特征作为节点1、熟悉ID3算法建立决策树的基本步骤，针对所给数据集建立决策树，给出规则集。2、熟悉SPSSClementine分布图、散点图、网络图的创建方法，预习用Clementine中C5.0节点建立决策树。二

到目前为止，已经有很多种决策树生成算法，但是国际上最有影响力的示例学习算法首推J.R Quinlan的ID3(Iterative Dichotomic version 3)算法。Quinlan 的首创性决策树学习通常包括3个步骤：特征选择、决策树的生成和决策树的修剪。这些决策树学习的思想主要来源于由Quinlan在1986年提出的ID3算法和1993年提出的C4.5算法，以及由Breiman等人在1984年提出的CART

ID3算法是一种贪心算法，用来构造决策树。ID3算法起源于概念学习系统(CLS),以信息熵的下降速度为选取测试属性的标准，即在每个节点选取还尚未被用来划分的具有最高信息增益的属性作在不同的决策树算法中，这个特征好坏的评价标准略有不同。比如，在问哦们今天讲的ID3算法中，评价标准是一个叫做信息增益(Information Gain) 的东西。而在另一个决策树算法C4.5中，评

ID3决策树学习算法，就是以信息增益来进行划分特征的。信息增益具体计算公式如下：2. 何时停止决策树生长需要一个条件来结束决策树的生长。满足以下两个条件中首先加载天气数据集，将训练数据集属性与目标属性从数据集中分别用train与traintargets存储，接着调用ID3函数构建决策树模型，然后对测试样本进行分类，最后算出预测天气问题结果的正确

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