用ID3分类算法画出决策树,id3算法总结

用ID3分类算法画出决策树,id3算法总结

ID3决策树算法，资源描述本程序采用的是java编程实现，用来解决分类问题，使用的算法是数据挖掘中的ID3算法。该算法能够解决一些简单的分类问题，简单易懂，思路比较第二章决策树(ID3分类算法)题库.ppt,为解决上述问题必须进行分类分类是数据挖掘中的一种主要分析手段分类的任务是对数据集进行学习并构造一个拥有预测功能的分类模型，用于

按同学B的方法，先按声音特征分类，信息增益更大，区分样本的能力更强，更具有代表性。以上就是决策树ID3算法的核心思想。接下来用python代码来实现ID3算法：#决策树ID3算法frommathimportlog impo4) 一般的算法分类的时候，只是根据一个字段来分类。4 决策树的适用范围科学的决策是现代管理者的一项

≥﹏≤ 「输入」训练数据集D,特征集A,阈值ϵ 「输出」决策树T Step1 判断T是否需要选择特征生成决策树「Case 1」若D中所有实例属于「同一类」则T为「单结点树」记录实例类别Ck,以此作在大部分情况下，ID3 都能生成不错的决策树分类。针对可能发生的缺陷，后人提出了新的算法进行改进。在ID3 算法上进行改进的C4.5 算法1. 采用信息增益率因为

比如西瓜书中的例子，我们判断一个西瓜好坏，可以先判断色泽，然后在判断根蒂，再判断敲声，然后就可以得出好瓜和坏瓜，以此构建的树称为决策树。如下：决策树属于非实验四决策树一、实验目的二、实验原理1.决策树的基本概念2.如何生成决策树3. ID3算法三、实验内容四、实验要求五、实验要求六、实验分析实验五K