ID3算法

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2023-09-05 17:06:31

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ID3算法	ID3 算法的原理解析、、、、、、、、、、

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前言我们在使用数据挖掘的时候，完成数据的“清洗”等一系列繁琐的步骤，就可以对数据进一步地进行“挖掘”——对数据进行分类的建立、预测、聚类分析等等的操作。在分类和预测的过程中，有一系列的算法得以脱颖而出——“回归分析”、“决策树”、“人工神经网络”等等那么今天我就来介绍一下”决策树“——ID3算法一、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。样本集的划分则依据了测试属性的取值进行，测试属性有多少种取值就能划

今天，我来讲解的是决策树。对于决策树来说，主要有两种算法：ID3算法和C4.5算法。C4.5算法是对ID3算法的改进。今天主要先讲ID3算法，之后会讲C4.5算法和随机森林等。 Contents 1. 决策树的基本认识 2. ID3算法介绍 3. 信息熵与信息增益 4. ID3算法的C++实现 1. 决策树的基本认识

决策树方法在分类、预测、规则提取等领域有着广泛的应用。在20世纪70年代后期和80年代初期，机器学习研究者J.Ross Quinilan提出了ID3算法以后，决策树在机器学习、数据挖掘领域得到极大的发展。Quinilan后来又提出了C4.5，成为新的监督学习算法。1984年几位统计学家提出了CART分类算法。ID3和ART算法大约同时被提出，但都是采用类似的方法从训练样本中学习决策树的。决策树是一树

主要内容（1）ID3算法简介（2）ID3算法节点分裂规则（3）ID3算法实例（4）剪枝 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 一、简介 1、信息熵Entropy 其中...

文章目录引言ID3算法的基本原理信息增益的算法ID3算法的流程ID3算法的代码复现数据集的准备：1.Mnist数据集的格式转换算法模块的实现2.加载数据3.寻找对应样本数目最大的标签4.经验熵的计算5.条件经验熵的计算6. 计算信息增益最大的特征7.子数据集和对应标签集的创建8.递归创建决策树9.预测标签10.模型评估11.主函数的构造测试运行引言本文主要介绍了ID3算法进行决策树生成的算法原理，并对该算法流程进行了代码复现，其中算法的部分参考自李航-《统计学习方法》一书，代码的注释详细，供读者学习参考

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