一、決策樹之ID3算法簡述 　　1976年-1986年，J.R.Quinlan給出ID3算法原型並進行了總結，確定了決策樹學習的理論。這可以看做是決策樹算法的起點。1993，Quinlan將ID3算法改進成C4.5算法，稱為機器學習的十大算法之一。ID3算法的另一個分支是CART ...

ID3算法的核心思想就是以信息增益度量屬性選擇，選擇分裂后信息增益最大的屬性進行分裂。 例子 訓練數據 每一行代表一個數據，前4個元素表示輸入，最后一個是標簽。 測試數據 算法講解 設 \(D\) 為用類別標簽 \(p_i\) 對訓練元組進行的划分，則 \(D\) 的信息熵表示 ...

一，簡介 ID3（Iterative Dichotmizer 3） 1.什么是決策樹學習 決策樹學習是以訓練或樣本數據集為基礎的歸納學習算法，是用於分類和預測的重要技術。 2.ID3核心思想 核心思想是利用信息熵原理選擇信息增益最大的屬性作為分類屬性，遞歸地拓展決策樹的分枝，完成 ...

Contents 1. 決策樹的基本認識 2. ID3算法介紹 3. 信息熵與信息增益 4. ID3算法的C++實現 1. 決策樹的基本認識 決策樹是一種依托決策而建立起來的一種樹。在機器學習中，決策樹是一種 ...

本文將詳細介紹ID3算法，其也是最經典的決策樹分類算法。 1、ID3算法簡介及基本原理 ID3算法基於信息熵來選擇最佳的測試屬性，它選擇當前樣本集中具有最大信息增益值的屬性作為測試屬性；樣本集的划分則依據測試屬性的取值進行，測試屬性有多少個不同的取值就將樣本集划分為多少個子樣本集，同時決策樹 ...

決策樹的分類過程和人的決策過程比較相似，就是先挑“權重”最大的那個考慮，然后再往下細分。比如你去看醫生，症狀是流鼻涕，咳嗽等，那么醫生就會根據你的流鼻涕這個權重最大的症狀先認為你是感冒，接着再根據你咳嗽等症狀細分你是否為病毒性感冒等等。決策樹的過程其實也是基於極大似然估計。那么我們用一個什么標准 ...

。 決策樹最經典的算法包括：ID3、C4.5以及CART算法，ID3與C4.5算法相似，C4.5在特征選擇時 ...

ID3算法 ID3 提出了初步的決策樹算法;C4.5 提出了完整的決策樹算法;CART (Classification And Regression Tree) 目前使用最多的決策樹算法; 1、ID3 算法 ID3 算法是決策樹的經典構造算法，內部使用信息熵和信息增益來進行構建 ...