数据挖掘决策树——ID3

最新推荐文章于 2025-04-21 22:51:06 发布
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分类专栏： 数据挖掘、机器学习 文章标签： 机器学习 数据挖掘 算法
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本文介绍了ID3算法，一种由J. Ross Quinlan提出的分类预测算法，主要基于信息熵和信息增益。ID3通过选取信息增益最高的属性进行划分，构建决策树进行分类。文章详细解释了信息熵、信息增益的概念，并通过天气分类的例子阐述了信息增益的计算。ID3算法是数据挖掘新手学习的经典入门算法。

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经典的ID3算法 

一、ID3的介绍

       ID3算法最早是由罗斯昆（J. Ross Quinlan）于1975年在悉尼大学提出的一种分类预测算法，算法的核心是“信息熵”。ID3算法通过计算每个属性的信息增益，认为信息增益高的是好属性，每次划分选取信息增益最高的属性为划分标准，重复这个过程，直至生成一个能完美分类训练样例的决策树。

               ID3算法是一种贪心算法，用来构造决策树。ID3算法起源于概念学习系统（CLS），以信息熵的下降速度为选取

测试属性的标准，即在每个节点选取还尚未被用来划分的具有最高信息增益的属性作为划分标准，然后继续这个过程，

直到生成的决策树能完美分类训练样例。

ID3决策树是对数据进行分类，以达到预测的目的，决策树代表决策集的树形结构。决策树由决策节点、叶子

结点以及分支。决策树最上面的是根节点。每一个叶子结点代表一种可能的分类结果。如下图所示：


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ID3算法 信息熵计算公式
susscloud的专栏
08-02 787
课程作业题，信息熵还用手算 import math def I(s1, s2): ''' :param s1: 值为1的数量 :param s2: 值为0的数量 :return: 返回期望值 ''' s = s1 + s2 if s1 == 0 or s2 == 0: return 0 # print("s1 = {}, s2 = {}, s = {}".format(s1,s2,s)) ...
头歌——人工智能（机器学习 --- 决策树1）
m0_73879806的博客
10-25 2819
决策树的相关概念:决策树是一种可以用于分类与回归的机器学习算法，但主要用于分类。用于分类的决策树是一种描述对实例进行分类的树形结构。决策树由结点和边组成，其中结点分为内部结点和叶子结点，内部结点表示一个特征或者属性，叶子结点表示标签（脑回路图中黄色的是内部结点，蓝色的是叶子结点）。决策树的一个非常大的优势就是模型的可理解性非常高，甚至可以用来挖掘数据中比较重要的信息。那么如何构造出一棵好的决策树呢？其实构造决策树时会遵循一个指标，有的是按照信息增益来构建，如ID3算法；
数据挖掘用ID3算法生成决策树
07-07
用ID3算法生成的决策树，是用C++语言实现的，和大家分享一下。
id3算法
time.yuwen' Blog
03-22 4697
From：http://www.cise.ufl.edu/~ddd/cap6635/Fall-97/Short-papers/2.htm The ID3 Algorithm   Abstract This paper details the ID3 classification algorithm. Very simply, ID3 builds a decision tree
数据挖掘算法-ID3决策树
走向DT
04-26 639
ID3决策树R实现 ##设置工作空间 #先用setwd设置工作空间，如D盘，并将相关数据拷贝到该目录下 setwd("D:/ID3") #读入数据 data=read.csv("D:/ID3/data") #数据命名 colnames(data) #计算一列数据的信息熵 calculateEntropy   t   sum   t   entropy  
数据挖掘经典十大算法_ID3算法
敷衍zgf的博客
08-08 2745
ID3算法简介和使用python实现ID3算法
ID3算法
zrh_优快云的博客
07-02 3482
ID3算法的核心是在决策树各个结点上应用信息增益准则选择特征，递归地构建决策树。具体方法是：从根结点开始，对结点计算所有可能的特征的信息增益，选择信息增益最大的特征作为结点的特征，由该结点的不同取值建立子结点；再对子结点递归地调用以上方法，构建决策树；直到所有特征的信息增益均很小或没有特征可以选择为止。最后得到一个决策树。...
决策树——ID3算法
m0_72668380的博客
07-03 3726
所谓决策树，顾名思义，是一种树，一种依托于策略抉择而建立起来的树。机器学习中，决策树是一个预测模型；它代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象，而每个分叉路径则代表的是某个可能的属性值，而每个叶子节点则对应根节点到该叶子节点所经历的路径所表示的对象的值。决策树仅有单一输出，若欲有复数输出，可以建立独立的决策树以处理不同的输出。从数据产生决策树的机器学习技术叫做决策树学习，通俗点就是决策树，是一种依托于分类、训练上的预测树，根据已知预测、归类未来。
【数据挖掘】决策树归纳中ID3算法讲解及构建决策树实战（图文解释 超详细）
showswoller的博客
01-08 6047
【数据挖掘】决策树归纳中ID3算法讲解及构建决策树实战（图文解释 超详细）
机器学习之决策树（ID3算法）
weixin_74105361的博客
04-30 2422
决策树（Decision Tree）是一种常见的机器学习算法，用于分类和回归任务。它通过对数据集进行反复的二分划分，构建一棵树状结构，每个非叶节点代表一个特征属性上的决策，每个叶节点代表一个类别标签或回归值。
决策树之ID3算法
weixin_56559434的博客
10-19 9798
手把手带你学会决策树的ID3算法，涉及算法理解和代码实现以及代码实现决策树的图形。
数据挖掘十大经典算法之--ID3介绍
九岁ya的博客
11-21 1495
数据挖掘十大经典算法之–ID3 1.算法介绍 ID3是Quinlan提出的一个著名的决策树生成方法。 ID3的基本概念如下： 1.决策树中的每一个非叶子节点对应着一个非类别属性，树枝代表这个属性的值，一个叶子结点代表从树根到叶子结点之间的路径对应的记录所属类别的属性值。 2.每一个非叶子结点都将与属性中具有最大信息量的非类别属性相关联。 3.采用信息增益来选择出能够最好的将样本分类的属性。 2.信...
决策树&ID3算法
qq_53203987的博客
07-02 4827
具体方法是：从根结点(root node)开始，对结点计算所有可能的特征的信息增益，选择信息增益最大的特征作为结点的特征，由该特征的不同取值建立子节点；这样可以提高决策树学习的效率，如果利用一个特征进行分类的结果与随机分类的结果没有很大差别，则称这个特征是没有分类能力的。利用之前算出的结果：A3（有自己的房子）信息增益最大，那么将A3作为根结点。我们仍然以贷款的例子解释：我们设年龄特征为A1，那么共有三种情况：青年占5/15，中年占5/15，老年占5/15。由该结果可知，信息增益最大的是A2（有工作）。
决策树算法：ID3 与 CART 算法
最新发布
2401_87271865的博客
04-21 676
ID3 和 CART 作为决策树算法的经典代表，在机器学习中占据重要地位。ID3 基于信息增益构建多叉树，简单直接但存在局限性；CART 利用基尼指数构建二叉树，功能更强大。实际应用中，常根据数据特点和任务需求选择合适算法，或采用改进算法如 C4.5，以及基于它们发展而来的随机森林、GBDT 等集成学习算法，以提升模型性能和泛化能力。未来，随着数据规模和复杂度的增加，决策树算法有望在更多领域发挥关键作用。
ID3决策树
YIAN爱学习的博客
11-07 822
介绍了信息熵、条件熵、信息增益的概念及计算方法以及ID3决策树的构建过程
决策树（ID3、CART）
kdjxydbs的博客
04-21 686
决策树是一种简单且直观的算法，但容易过拟合，通常需要结合剪枝或集成方法（如随机森林、GBDT）来提高性能。ID3适合小规模分类任务，但无法处理连续特征。CART是更通用的算法，支持分类和回归，且能处理连续特征，是现代决策树算法的基础。
决策树—ID3树，C4.5树快速理解
weixin_66551331的博客
05-13 1582
同时，C4.5能够处理连续属性和缺失值，并通过剪枝策略来提高模型的泛化能力。具体来说，将新的数据从根节点开始，根据每个内部节点的特征属性取值进行路径选择，最终到达一个叶子节点，该叶子节点所表示的类别即为预测结果。具体来说，将新的数据从根节点开始，根据每个内部节点的特征属性取值进行路径选择，最终到达一个叶子节点，该叶子节点所表示的类别即为预测结果。3，处理连续属性：如果当前节点的划分特征是连续属性，C4.5会采用二分法进行处理，选择一个阈值将数据集分为两个子集，然后选择信息增益率最大的阈值进行划分。
ID3算法思想以及实现
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NLP工程化
04-28 1万+
数据挖掘中的分类主要包括基于决策树的分类、基于规则的分类、基于神经网络的分类、基于支持向量机的分类、基于朴素贝叶斯的分类等。
基于决策树(Decision Tree)的乳腺癌诊断
配电网和matlab的博客
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决策树(DecisionTree)学习是以实例为基础的归纳学习算法。算法从--组无序、无规则的事例中推理出决策树表示形式的分类规则,决策树也能表示为多个If-Then规则。一般在决策树中采用“自顶向下、分而治之”的递归方式,将搜索空间分为若千个互不相交的子集,在决策树的内部节点(非叶子节点)进行属性值的比较,并根据不同的属性值判断从该节点向下的分支,在树的叶节点得到结论。
西电数据挖掘作业——天气决策树分析报告
资源摘要信息:"DeciesionTress.zip是一个与西电数据挖掘作业相关的压缩文件，该作业的主题为使用决策树算法对天气数据进行分析。决策树是一种常见的机器学习算法，通过构建树状模型来进行决策。这种算法通过数据集中...
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