id3算法例题,ID3算法生成决策树的过程

决策树计算例题及答案 2022-12-26 04:22 613 墨鱼

决策树计算例题及答案

id3算法例题,ID3算法生成决策树的过程

决策树之ID3算法前言决策树算法，是指一类通过对数据集中特征的选择，构造一个树，实现对数据的分类的算法。这棵树的每一个节点都是选中的其中一种特征，而该节于是C4.5算法不直接选择增益率最大的候选划分属性，候选划分属性中找出信息增益高于平均水平的属性(这样保证了大部分好的的特征),再从中选择增益率最高的(又保证了不会出现编号特征这

3、为改进ID3打下基础二、实验内容1、选定一个数据集(可以参考教学中使用的数据集) 2、选择合适的实现环境和工具实现算法ID3 3、给出分类规则三、实验原理决策树是一种最常见python实现决策树ID3算法一、决策树概论决策树是根据训练数据集，按属性跟类型，构建一棵树形结构。可以按照这棵树的结构，对测试数据进行分类。同时决策树也可以用来处理预测问题(回归)。二、决

id3算法例题搜索决策树决策树(Decision Tree)学习是法法。将决策树转换成分类规则比较容易。决策树学习的基本算法是的基本算法是贪心算法贪心算法，采用，采用自顶向下的递归数据挖掘--决策树ID3算法(例题) 决策树分类算法决策树分类算法通常分为两个步骤：决策树生成和决策树修剪。决策树生成算法的输入参数是一组带有类别标记的样本，输出是构造一颗决策

4.ID3算法至此，所有准备工作已经做好，接下来就是纯粹的写代码了4.1.核心算法输入：训练数据集D,特征集A,阈值a; 输出：决策树step1.递归出口判断条件1:若在某一树节点输入数据属于ID3算法例题对应于打网球属性y9n5的期望信息info95094序号天气气温湿度凉爽正常凉爽正常多云凉爽正常凉爽正常温暖正常温暖正常12多云温暖13多云log14log1412多云13多云inf14i

后台-插件-广告管理-内容页尾部广告（手机）

标签： ID3算法生成决策树的过程