id3算法例题天气,天气算法题目

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通过当天的天气、温度、湿度和季节预测明天的天气1.数据分割对于离散型数据，直接按照离散数据的取值进行分裂，每一个取值对应一个子节点，以“当前天气”为例对算法流程[References 2]: 四、问题实现问题描述：给定上述天气数据，将数据划分为训练集和测试集(最后四行),设计算法使用测试集测试构造的决策树，然后使用测试

【决策树算法1】ID3算法数据挖掘期末考试计算题详细步骤讲解1.先看序号，计算总的信息量 02:30 2.在属性中选择一个作为根节点属性的不同值，依次计算信息量，最后加权求和从上述三个问题出发，以实际的例子对ID3算法进行阐述。例：通过当天的天气、温度、湿度和季节预测明天的天气表1 原始数据当天天气温度湿度季节明天天气

●＾● 天气决策树ID3.doc,一、上机目的及内容1.上机内根据下列给定的14个样本数据，运用ID3算法构造一个是否适宜打网球的天气决策树。例子编号属性分类天况温实现决策树的可视化：首先加载天气数据集，将训练数据集属性与目标属性从数据集中分别用train与traintargets存储，接着调用ID3函数构建决策树模型，然后对测试样本进行分类，最后算出预

4.ID3算法和C4.5算法根据对应的划分准则生成子结点后将使用的特征剔除，但CART算法是将使用的特征的对应值剔除，也就是说在CART算法中一个特征可以参与多次结点的生成，ID3算法和C4.5以ID3为蓝本的C4.5是一个能处理连续属性的算法。其他决策树方法还有ID3的增量版本ID4和ID5等。强调在数据挖掘中有伸缩性的决策树算法有SLIQ、SPRINT、RainForest算法等。

[摘要]阐述决策树算法中的ID3算法，采用自顶向下递归的分治方法构造对天气进行评定的决策树模型，并得到了一定的使用价值.[关键词]决策树；ID3算法；信息增益；天气[中图分下面举个例子，会使用ID3算法帮助我们判断今天的天气适不适合出去打球。进行判断之前，需要历史天气数据和打球活动数据，以下为历史数据集S。天数天气气温湿度风力是否打球D1晴朗热