决策树id3算法的适用场景,决策树算法的优点

决策树id3算法的适用场景,决策树算法的优点

文章目录一、什么是决策树二、介绍建立决策树的算法三、决策树的一般流程四、实际举例构建决策树使用ID3算法的原理实现构建决策树参考链接一、什么是决策树基决策树算法有多种，ID3算法是其中一种经典的决策树算法，这种算法的核心是信息熵(至于什么是信息熵，后面会进行详细介绍)。现在已经商用的决策树算法C45,C50等都是在ID3的基础上进行改

ID3算法由Ross Quinlan在1986年提出，ID3决策树可以有多个分支，但是不能处理特征值为连续的情况，根据“最大信息熵增益”选取当前最佳的特征来分割数据。开始之前我们先引入几个概念ID3 算法是建立在奥卡姆剃刀(用较少的东西，同样可以做好事情)的基础上：越是小型的决策树越优于大的决策树。1.1 思想从信息论的知识中我们知道：信息熵越大，从而样本纯度越低，。ID3 算法的核心思

(3)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对于特征属性为连续值，可以如此使用ID3算法：先将D中元素按照特征属性排序，则每两个相邻元素的中间点可以看做潜在分裂点，从第一个潜在分裂点开始，分裂D并计算两个集合的gain,具有最

(｀▽′) 一、ID3算法ID3作为一种经典的决策树算法，是基于信息熵来选择最佳的测试属性，其选择了当前样本集中具有最大信息增益值的属性作为测试属性。样本集的划分则依据了测试属性的取值进4.ID3 仅仅适用于二分类问题。ID3 仅仅能够处理离散属性。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。ID3算法过程：创建Root结点如果Example都为正，那么返回label

模式识别课程第二组课题是熟悉和掌握决策树的分类原理、实质和过程，掌握决策树典型算法(ID3、C4.5、CART)的核心思想和实现过程。我的主要任务是对决策树的ID3算法的部分进行PPT制作最后按照信息增益最大的原则选Outlook为根节点。子节点重复上面的步骤。这颗树可以是这样的，它读起来就跟你认为的那样：ID3优点是理论清晰、方法简单、学习能力较强，但也存在