id3算法结束的条件,什么表示算法或程序的开始或结束

id3算法结束的条件,什么表示算法或程序的开始或结束

3. 信息增益是知道了某个条件后，事件的不确定性下降的程度，也叫互信息。根据信息增益的准则的选择方法是，计算每个特征的信息增益，选择信息增益最大也就是事件(4)重复以上的三个过程，直到结束(熵值为0或者一个阈值) ID3算法使用的是自顶向下的贪婪搜索遍历可能的决策树空间构造，属于局部最优，不一定全局最优。停止条件

随机森林算法是仅对决策树算法的集成。点击查看答案第9题使用Gini指数作为决策树分支标准的决策树算法是？A、ID3算法B、C4.5算法C、CART算法D、CHAID1.C4.5算法C4.5算法就是基于ID3算法的改进，这种算法主要包括的内容就是使用信息增益率替换了信息增益下降度作为属性选择的标准；在决策树构造的同时进行剪枝操

2.2 ID3算法ID3算法是决策树学习算法中最有影响力、使用最广泛的一种决策树算法。ID3的基本思想是自顶向下递归地使用搜索训练样本集，是一种典型的贪心算法，在ID3的缺陷C4.5算法特征不确定性定量信息增益率cart算法基尼系数特征条件基尼系数本文属于我的机器学习/深度学习系列文章，点此查看系列文章目录决策树所谓决策树，就是一种

?＾? ID3: 算法的核心思想就是用信息增益来选择最优分类特征。第一步：进行数据分割，分别对单个特征进行分裂，如果数据是连续的需要对数据进行离散化，如排序等距截取等，比如一组特征是1决策树的终止条件有两种：1. 所有的属性都已经被这条路径所包括。2. 与这个结点关联的所有训练样例都具有同样的目标属性值。4. ID3算法避免过拟合的方法避免

╯△╰ 我们能看出来色泽作为属性的信息增益最大。因为ID3 就是要将信息增益最大的节点作为父节点，这样可以得到纯度高的决策树，所以我们将色泽作为根节点。然后我们需要父节点进行进一步(2) 判断划分结束，种为划分出来的类属于同一个类，第二种为遍历完所有划分数据集的属性。2.2 信息增益ID3算法是以信息熵和信息增益作为衡量标准的分类算法。熵的概念主要是指信息