决策树id3算法的特点,决策树算法原理及案例

决策树id3算法的特点,决策树算法原理及案例

深入浅出理解决策树算法(二)-ID3算法与C4.5算法1 引入从深入浅出理解决策树算法(一)-核心思想文章中，我们已经知道了决策树最基本也是最核心的思想。那就是其实决策树就是可以看一、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

ID3算法是较早提出并被普遍使用的决策树算法.在信息论中，期望信息越小，那么信息增益就越大，从而纯度就越高.ID3算法的核心思想就是以信息增益来度量属性的选择，特征选择特征选择是指从训练数据的特征中选择一个特征作为当前节点的分裂点，怎么选择特征有着很多不同量化评估标准标准，从而衍生出不同的决策树算法。决策树生成根据选择的特征评

决策树分类的主要算法有ID3,C4.5。回归算法为CART算法，该算法既可以分类也可以进行回归。一)特征选择与信息增益准则特征选择在于选取对训练数据具有分类能   特点：多层次的决策树形式易于理解。只适用于标称行数据，连续性数据处理的不好。2.2 ID3算法原理在信息论中，期望信息越小，那么信息增益就越大，从而纯度就越高。ID3算

三个决策树算法ID3算法1、ID3算法是基于信息增益计算的，信息增益是指划分可以带来纯度的提高，信息熵的下降。2、信息增益计算：是父亲节点和信息熵减去所以特征变量的使用中，多分的分类变量ID3和C4.5层级之间只单次使用，CART可多次重复使用决策树产生过程中

∩ω∩ 4章决策树分类算法(4课时) 教学内容：(1)基本概念(2)决策树分类算法---ID3算法原理(3)ID3算法实例分析(4)ID3算法源程序分析(5)ID3算法的特点及应用(6)决策树分类算法---C决策树算法的特点：决策树学习算法的最大优点是，它可以自学习。在学习的过程中，不需要使用者了解过多背景知识，只需要对训练实例进行较好的标注，就能够进行学习。从一类无序、无规则