15、编写新的机器学习方案：从零构建ID3决策树分类器

编写新的机器学习方案：从零构建ID3决策树分类器

1. 引言

在机器学习领域，决策树是一种直观且易于理解的监督学习方法，广泛应用于分类和回归任务。本篇文章将深入探讨如何从零开始构建一个ID3决策树分类器，涵盖从数据预处理到模型输出的完整过程。我们将通过具体的代码示例和详细的解释，帮助读者掌握这一经典算法的核心思想和技术细节。

2. 数据预处理

在构建决策树之前，确保数据集的正确性和完整性至关重要。ID3算法只能处理名义型属性，且不支持缺失值。因此，在实际应用中，我们需要对数据进行预处理，以满足算法的要求。

2.1 检查数据集

首先，我们需验证数据集中是否包含非名义型属性或缺失值。以下是具体的检查步骤：

1. 检查类属性是否为名义型。
2. 检查所有属性是否均为名义型。
3. 检查是否存在缺失值。

public void buildClassifier(Instances data) throws Exception {
    if (!data.classAttribute().isNominal()) {
        throw new UnsupportedClassTypeException("Id3: nominal class, please.");
    }
    Enumeration<Attribute> enumAtt = data.enumerateAttributes();
    while (enumAtt.hasMoreEleme