机器学习 | 决策树ID3算法

ID3是Quinlan于1979年提出的，是机器学习中一种广为人知的一个算法，它的提出开创了决策树算法的先河，而且是国际上最早最有影响的决策树方法

首先找出最有判断力的特征，把数据分成多个子集，每个子集又选择最有判断力的特征进行划分，一直进行到所有的子集包含同一类型的数据为止，最后得到一棵决策树。

视频教程

第08讲：树模型的那些事，决策树、回归树详解

一、ID3算法的基本步骤

1）创建一个节点。如果样本都在同一类，则算法停止，把该节点改成树叶节点，并用该类标记。

2）否则，选择一个能够最好的将训练集分类的属性，该属性作为该节点的测试属性。

3）对测试属性中的每一个值，创建相应的一个分支，并据此划分样本。

4）使用同样自顶向下的递归，直到满足下面的三个条件中的一个时，就停止递归

①给定节点的所有样本都属于同一类。

②没有剩余的属性可以用来进一步划分。

③继续划分得到的改进不明显。<

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