id3决策树的缺点,id3算法构造决策树

id3决策树的缺点,id3算法构造决策树

缺点1.无法做回归2.无法处理连续特征3.在选择特征时，对于p(X1)~p(X2)=1/2和p(X1)~p(X6)=1/6这种情况，ID3决策树更倾向于选择后者，因为选择了后者后，我们的信决策树id3算法的优缺点_id3决策树算法前言我们在使用数据挖掘的时候，完成数据的“清洗”等一系列繁琐的步骤，就可以对数据进一步地进行“挖掘”——对数据进行分类的建立、预测、聚

决策树的应用

虽然ID3的算法很简单，容易构造决策树，但是ID3也有不少的缺陷。1)ID3算法没有考虑连续特征，比如工资、长度等假如我们有一个关于贷款人员的数据集，数据集中有拥有房产、婚姻状况、1、考虑不全面(1)没有考虑连续特征.只对于离散型特征进行信息增益的比较，极大的限制了ID3的用途. (2)没有考虑到缺失值的情况. (3)没有考虑过拟合问题.因为决策树会把特征不停的划

id3决策树算法原理

ID3的缺点ID3没有剪枝策略，容易过拟合；信息增益准则对可取值数目较多的特征有所偏好；只能用于处理离散分布的特征；没有考虑缺失值；(2)C4.5 C4.5相对于ID3第一个缺点是C4.5时间耗费大，看连续值处理那块可以看出第二个缺点是C4.5没解决回归问题C4.5决策树，相对于ID3有以下改进：1)适用信息增益率，来选择属性，克服了信息增益倾向

id3决策树和c4.5决策树的区别

∩ω∩ 黄色为叶子结点，绿色年龄为为根节点，其他绿色为中间结点决策树画圆环将绿色筛选出来过程决策树最常用的算法有三种：ID3 C4.5 CART id3 id3缺点：分支多友好型id3倾向于分支比较多的属性作为分信息增益的缺点是倾向于选择取值较多的属性，在某些情况下，这类属性可能不会提供太多有价值的信息。3.划分过程会由于子集规模过小而造成统计特征不充分而停止

基于id3决策树数据分析

1.6 缺点无法处理回归问题无法处理连续特征在选择特征时，对于p(X1)~p(X2)=1/2和p(X1)~p(X6)=1/6这种情况，ID3决策树更倾向于选择后者，因为选择了后者后，我们的信息增益更大​​建立决策树的主要算法​​ ​​1. ID3​​ ​​ID3优缺点​​ ​​2. C4.5​​ ​​C4.5优缺点​​ ​​3. CART​​ ​​ID3、C4.5、CART分类树算法总结​​