ID3 决策树算法伪代码及注解

最新推荐文章于 2025-09-06 08:12:26 发布
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#算法 #tree #list #each #c

ID3算法用于生成决策树，从离散值属性的训练数据中产生判定树。当所有样本属于同一类别时，返回以该类别标记的叶节点；若属性列表为空，则返回样本中最常见类别的叶节点。通过计算信息增益选取最优属性进行划分，并对每个属性值创建相应子集，递归构建决策树。

算法：Generate_decision_tree(samples, attribute)。由给定的训练数据产生一棵判定树。

输入：训练样本samples，由离散值属性表示；候选属性的集合attribute_list。

输出：一棵判定树。

方法：

Generate_decision_tree(samples, attribute_list)

(1) 创建结点 N；

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一文速学数模-分类模型(二)决策树(Decision Tree）算法详解及python实现
master_hunter的博客
10-13 1万+
前言 本人大数据专业初入大三刚刚接触机器学习这一课程，最近在学习这本书《机器学习实战》，第三章的内容就是决策树，概念非常简单，但是实现的话根据不同聚类情况要做出不同调整会有些许难。当然初入一些算法和机器学习的一些库还不是很熟练掌握，有待提升自己的编程结合能力。在此领域本人有诸多不明确疑问，可能文章会有些许错误，望大家在评论区指正，本篇文章错误将会不断更正维护。 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考 一、决策树概述 决策树(Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，...
《机器学习实战》决策树（ID3算法）
擎子衿的博客
11-01 1007
参考博文（1）（2） 本章内容（使用Python3.6实现） 决策树简介 在数据集中度量一致性 使用递归构造决策树 使用matplotlib绘制树形图 关于决策树，我们首先讨论构造决策树的方法，以及如何编写构造树的Python代码；接着提出一些度量算法成功率的方法；最后使用递归建立分类器，并且使用Matplotlib绘制决策树图。构造完成决策树分类器之后，我们将输入一些隐形眼睛的处方数据...
C语言经典算法之C4.5决策树生成算法（伪代码）
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02-15 1771
C4.5算法是一种用于构建决策树的机器学习算法，由Ross Quinlan在ID3算法的基础上发展而来。C4.5能够处理分类任务，并且它不仅适用于离散型数据，还通过引入连续属性分割点的选择策略来适应连续型数据。
决策树完整伪代码与流程
Expecto的博客
03-27 1340
关于决策树有很多帖子，但都不是很全，很多也比较乱，于是自己整理了一份伪代码，仅供大家参考。
告别算法“天书”，Go程序员的学术伪代码“翻译”指南
最新发布
TonyBai
09-06 1189
它并非一门具体的编程语言，而是算法世界的“通用语” ，旨在剥离所有语言特定的语法噪音，只保留逻辑的纯粹核心。我们将从最基础的符号“字母表”开始，探索不同风格的伪代码“文体”，通过完整的“翻译”实战，让你最终不仅能读懂，更能欣赏伪代码之美，并自信地将任何算法“天书”都转化为优雅的编程语言实现(本文将以Go语言为例)。伪代码没有统一的国际标准，不同年代、不同作者的著作会展现出不同的“方言”。这门艺术能让你直接与算法设计者的思想对话，将世界上最聪明的头脑的智慧，转化为你手中坚实、高效的主流编程语言的代码。
【机器学习实验二】决策树(Decision Tree)及其在图像识别任务上的应用
Yann的博客
10-26 8010
经典有监督学习算法：决策树(Decision Tree) 文章目录经典有监督学习算法：决策树(Decision Tree)1.算法简介2.算法思想3.算法训练流程3.1 算法的大致流程3.2 算法的伪代码3.3 经典的属性划分方法3.3.1 先验知识 : 信息熵与条件熵信息熵的Python代码实现3.3.2 信息增益 (代表算法：ID3)信息增益python代码实现3.3.3 信息增益率 (代表算法：C4.5)信息增益率python代码实现3.3.4 基尼系数 (代表算法：CART)信息增益率python代
决策树分类算法伪代码&sklearn实战
你不要担心
05-12 3484
一.工作原理 构造决策树会遇到的问题: 1.在每次划分怎么确定用哪个特征? 2.如果划分完所有的特征,还是有不同的类别怎么半? 熵,信息增益,不确定性: 二.伪代码
决策树算法伪代码
yjIvan的博客
06-02 9219
决策树算法伪代码
Educoder 头歌【人工智能之决策树算法】
qq_45739382的博客
12-26 4654
目录第1关：决策树算法求解分类预测问题任务描述相关知识决策树ID3算法求解思路编程要求测试说明总结 第1关：决策树算法求解分类预测问题 任务描述 本关任务：学习决策树，并基于离散的输入值和输出值数据归纳实现样例的布尔分类。 现有一些是否决定在该饭店等待餐桌吃饭的数据(x,y)，其中x是输入属性的值向量，y是单一布尔输出值，学员需要分析数据，构造一棵决策树，学习目标谓词 WillWait 的预测（ Yes 或者 No ），每一条数据属性如下： Alternate ：附件是否有一个更合适的候选饭店（Yes
人工智能导论：决策树算法求解分类预测问题
qq_45795586的博客
12-24 2542
随便说点什么 最近好多好多的DDL啊啊啊…然后就搜索代码，结果在优快云上面就怎么搜都搜不到… 于是我就发了… 应该现在搜这个的小伙伴应该都快要到考试周了吧，赶紧把实训做完，然后去好好复习吧！加油啊，祝你们考一个好成绩嗷！ 距离考研的时间也就一年了，说实话其实多少还是很害怕的，再加上我自身的一些问题，现在处于一个迷失的状态已经好久好久了，对于一些事情想改变却好像根本无能为力，就挺迷茫的吧… 等考试周过去了，好好利用这个寒假调整好状态，然后冲鸭！ 与诸君共勉【HUG】 注意：本博客仅供参考！！！ 任务描述 本
建立二叉决策树伪代码
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05-06 501
1.对输入的训练集，如果集合为空，算法结束 2.如果不能选择到一个合适的特征及其决策值，则建立叶子节点，算法结束 3.根据选择到的特征及其决策值，建立内部节点 4.依据选择到的特征及其决策值将输入的训练集划分为左、右两个子集，对每个子集递归调用本算法。 第2步中，选择哪一个特征及其决策值来划分训练集对生成的树结构影响很大，对决策树的研究基本上集中于该问题。 第3步：建立内部测试节点 第4步：根据选定特征及其决策值将训练集划分为若干个子集，对每个子集执行递归算法，子集建立的节点是本级节点的子节.
决策树算法（matlab）
10-17
对于分类和回归两种 离散属性和连续属性的处理 缺失值的处理
机器学习 ID3 算法
01-26
机器学习算法 贝叶斯网络 人工智能 深度学习
id3经典算法
09-16
讲述了数据挖掘中的经典算法id3，并有实例。
《机器学习实战》学习——决策树算法代码
Qbbsm的博客
06-29 867
《机器学习实战》学习——决策树算法代码（Python）
机器学习学习笔记（15）----ID3（Iterative Dichotomizer 3）算法
swordmanwk的专栏
07-19 727
ID3（Iterative Dichotomizer 3）算法是决策树中最简单的算法，基于信息增益作为选择特征的标准。算法是一个递归调用的方法，通过调用ID3（S, X）返回一颗决策树。以下是ID3递归算法的伪代码： ID3(S,A) 输入：训练数据S，特征子集 如果 S中的所有样本都相同： 将该样本类作为该节点的类编号，返回叶子节点； 如果（空集）： 将S中样本数最多的类作为该节点的类编号，返回叶子节点； 否则： 构造一个子节点T， 令 假设有...
【机器学习实战】决策树Python实现
顾道长生的科研笔记
11-25 1918
文章目录决策树的构造测试分类器 决策树的构造 决策树 优点: 计算复杂度不高, 输出结果易于理解, 对中间值的缺失不敏感, 可以处理不相关特 征数据。 缺点: 可能会产生过度匹配问题。 适用数据类型: 数值型和标称型。 创建分支的伪代码函数createBranch () 如下所示: 检测数据集中的每个子项是否属于同一分类: If so return 类标签; Else 寻找划分数据集的最好特征 划分数据集 创建分支节点 for 每个划分的子集 调用函数createBranch并增加.
决策树ID3算法手动实现
BrilliantAntonio的博客
05-16 2561
决策树 ID3算法手动实现 1. ID3算法 决策树中每一个非叶结点对应着一个非类别属性，树枝代表这个属性的值。一个叶结点代表从树根到叶结点之间的路径对应的记录所属的类别属性值。 每一个非叶结点都将与属性中具有最大信息量的非类别属性相关联。 采用信息增益来选择能够最好地将样本分类的属性。 信息增益基于信息论中熵的概念。ID3总是选择具有最高信息增益（或最大熵压缩）的属性作为当前结点的测试属性。该属性使得对结果划分中的样本分类所需的信息量最小，并反映划分的最小随机性或“不纯性”。 决策树算法的伪代码如下：
代码笔记--决策树
Never-guess的博客
09-02 344
1.决策树的构造 首先我们讨论数学上如何使用信息论划分数据集，然后编写代码将理论应用到具体的数据集上，最后编写代码构建决策树。 创建分支的伪代码函数createBranch()如下所示：检测数据集中的每个子项是否属于同一个分类： if so return 类标签； else 寻找划分数据集的最好特征 划分数据集 创建分支节点
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