iD3算法的总结和认识,ID3算法描述正确的是

iD3算法的总结和认识,ID3算法描述正确的是

10.2.2 前向算法（P175-P177）10.2.3 后向算法（P178）10.2.4 一些概率与期望值的计算（P179研究的主要内容：1.结合前人工作，对数据挖掘技术及决策树的发展现状和发展趋势进行分析和总结，对其中一些比较重要的概念给出形式化的定义。2.对分类挖掘中决策

ˋ＾ˊ 简单总结一下ID3的算法过程就是：依次将数据中的每一个特征作为分支标准，并计算其相对于原始数据的信息增益，选择最大信息增益的分支标准来划分数据按照选出的特征属性进行划分，得ID3算法是一种分类预测算法，算法以信息论中的“信息增益”为基础。核心是通过计算每个特征的信息增益，每次划分选取信息增益最高的属性为划分标准，递归地构建决策树。

?▂? 优化的ID3算法和传统的ID3算法相比，在构造决策树时具有较高的准确率和更快的计算速度。首先对于最优属性选择的问题上，把粗集理论用于ID3算法，用客观属性重要度来代替全靠ID3算法核心是在决策树各个结点上用信息增益准则选择特征，递归地构建决策树，相当于用极大似然法进行概率模型的选择。决策树ID3算法输入：训练数据集\(D\),特

最早的决策树算法是由Hunt Earl B提出的CLS(Concept Learning System),但是没有明确给出采用什么方法选择最优特征。接着由罗斯昆(J. Ross Quinlan)提出「ID3算法」并且确定用「信剪枝(pruning)是决策树学习算法对付“过拟合”的主要手段。决策树剪枝的基本策略有“预剪枝(prepruning)”和“后剪枝(postpruning)”。预剪枝：树的结点扩展之前，计算当前划分是

4. 信息增益(Information Gain):信息增益是在决策树算法中使用的概念，用于衡量一个特征对于分类结果的影响程度。它是指在已知一个特征的情况下，通过该特征能够ID3 算法的核心思想就是以信息增益来度量特征选择，选择信息增益最大的特征进行分裂。算法采用自顶向下的贪婪搜索遍历可能的决策树空间(C4.5 也是贪婪搜索)。其大致步骤为：1.初始化特征集合和数