2．编程实现ID3算法，针对下表数据，生成决策树。

最新推荐文章于 2021-04-05 22:39:47 发布
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分类专栏： 算法 文章标签： 2编程实现ID3算法 针对下表数据 生成决策树
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/liuCoding/article/details/52745618
本文详细介绍了如何编程实现ID3算法，以特定数据集为例，展示从计算信息增益到构建决策树的完整过程。文章探讨了如何创建一个通用的ID3算法程序，能够处理不同属性数量、属性取值和样本规模的训练数据，生成相应的分类规则。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

2．编程实现ID3算法，针对下表数据，生成决策树。

 

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机器学习与数据挖掘算法 1．编程实现ID3算法，针对下表数据，生成决策树。
JAVA程序哥
10-06 1461
机器学习与数据挖掘算法     1．编程实现ID3算法，针对下表数据，生成决策树。   ID color size act age inflated 1 YELLOW SMALL STRETCH ADULT T 2 YELLOW
5-3 决策树 ID3决策树的生成算法
幸福在路上
03-22 697
ID3算法 在决策树各个结点上应该信息增益准则选择特征，递归地构建决策树 输入 训练数据集D 特征集A 阈值ϵ\epsilonϵ 输出 决策树T 过程 若D中所有实例属于同一类CkC_kCk​，则T为单结点树，并将类，则T为单结点树，并将类，则T为单结点树，并将类CkC_kCk​作为该结点的类标记，返回T 若A=∅A=\emptysetA=∅，则T为单结点，并将D中实例数最大的类CkC_kCk​...
基于ID3算法的决策树的实现
10-21
ID3算法的大致实现，同学们可以作为参考
使用ID3算法构建决策树
mjlsuccess的专栏
08-11 7029
Entropy(S) = S -p(I) log2 p(I)
决策树的ID3算法实现
weixin_40642496的博客
11-24 389
下表是一个有关挑选西瓜的经验数据，其中分类属性是d（是否好瓜） 编号 c1(色泽) c2(根蒂) c3(敲声) c4(纹理) c5(脐部) c6(触感) d(好瓜) x1 青绿 蜷缩 浊响 清晰 凹陷 硬滑 是 x2 乌黑 蜷缩 沉闷 清晰 凹陷 硬滑 是 x3 乌黑 蜷缩 浊响 清晰 凹陷 硬滑 是 x4 青绿 蜷缩 沉闷 清晰 凹陷 硬滑 是 x5 浅白 蜷缩 浊响 清晰 凹陷 硬滑 是 x6...
使用ID3算法实现决策树（Python）
Sherry沫小阳的博客
04-09 2003
使用ID3算法实现一棵完整的树 今天，我来和大家分享一下最近学会的使用ID3算法来实现整个决策树。 直接上码 def createDataSet(): dataSet = [[1,1,'yes'], [1,1,'yes'], [1,0,'yes'], [0,1,'no'], ...
决策树的原理及构建（基于ID3算法）
weixin_44015396的博客
04-05 3365
决策树原理 决策树（Decision Tree）是根据一系列规则对数据进行分类的过程。实际上决策树的生成过程就是使用满足划分准则的特征不断的将数据集划分为纯度更高，不确定性更小的子集的过程。对于当前数据集的每一次的划分，都希望根据某特征划分之后的各个子集的纯度更高，不确定性更小。在学习之前先了解几个概念。 信息量: 香农被称为“信息论之父”，他认为“信息就是用来消除不确定的性的东西”，也就是信息量越大，不确定性就越小，信息量的大小与事件发生的概率成反比。 信息量的公式为：l(x)= -log2P(x) ,其
ID3-java-.rar_ID3 熵_id3 java_java ID3_决策树_决策树算法
09-24
在压缩包中的“graph”可能是一个图形化展示决策树的例子，帮助理解ID3算法如何根据数据生成决策树。这样的可视化对于理解和解释决策过程非常有帮助。 总的来说，ID3算法是理解和实现机器学习分类任务的一个基础...
Python编程实现ID3算法生成决策树
实现ID3算法的Python代码通常会涉及到面向对象编程思想，例如创建一个决策树类（DecisionTree），并在该类中包含构建决策树的函数（如build_tree()）、计算熵和信息增益的函数等。通过这种方式可以使得代码结构更加...
机器学习决策树算法中特征选项的算法实现——信息熵
12-22
机器学习决策树算法中特征选项的算法实现——信息熵 首先我们将信息熵的定义进行阐述: 熵经验熵 我们这里以网上数据贷款申请为例:数据来自（https://blog.csdn.net/c406495762/article/details/75663451） 在...
决策树之ID3算法
AIGC Studio：分享AIGC前沿知识和好玩应用，公众号同名。
11-08 1682
概述 ID3算法是构建决策树算法中一种非常重要的算法，可以说它是学习决策树算法的基础吧。ID3又叫做迭代二分器，是以信息增益为准则选择划分属性的，对可取值数目较多的属性有所偏好。本文整合了两位大神的博客，介绍了一些基本原理和西瓜书的随对应的决策树习题4.3，再次感谢。 引言 如果你是刚刚才接触到有关决策树的相关内容，那么你可能就会有一些疑问，什么是决策树？对于什么是决策树这个话题，如果站在...
【决策树】中案例代码的使用（西瓜数据集合）
11-30
这个数据集合是配合【决策树】中案例代码的使用 文章地址在：https://blog.csdn.net/qq_37344125/article/details/103327909
ID3算法 matlab代码实现
12-27
对于决策树来说,主要有两种算法:ID3算法和C4.5算法,本资源实现的是决策树分类算法中的ID3算法，利用matlab编程实现
1.决策树（decision tree）算法（ID3）
angyinyan0208的博客
10-15 585
0.机器学习中分类和预测算法的评估： 准确率 速度 强壮性 可规模性  可解释性 1.什么是决策树/判定树（decision tree）? 1.1.判定树是一个类似于流程图的树结构：其中，每个内部结点表示在一个属性上的测试，每个分支代表一个属性输出，而每个树叶结点代表类或类分布。树的最顶层是根结点。 如图，首先根据天气这个属性可以分为三类，sunny在根据humidity这个属性进行...
数据挖掘 使用ID3算法构建决策树
qq_43717065的博客
09-18 2547
使用ID3算法构建一个决策树 from math import log import operator def calShang(dataSet): # 计算数据集的熵 numEnteries=len(dataSet) # 数据集长度（数据个数） labelCounts={} # 用字典来统计每种结果的个数 for featVec in dataSet: # 统计数据集中不同结果的个数 currentLabel=featVec[-1]
4.3编程实现id3
周博的博客
03-31 751
# -*- coding: utf-8 -* ''''' create on 2017/3/24, the day after our national football team beat south korea @author: PY131 ''''' ''' definition of decision node class attr: attribution as parent f...
决策树算法--ID3算法
Amy9_Miss的博客
04-20 3619
决策树算法–ID3算法 决策树（Decision Tree)是一类常见的机器学习方法，是一种非常常用的分类方法，它是一种监督学习。常见的决策树算法有ID3，C4.5、C5.0和CART（classification and regression tree），CART的分类效果一般要优于其他决策树。 决策树是基于树状结构来进行决策的，一般地，一棵决策树包含一个根节点、若干个内部节点和若干个叶节点。 ...
实现ID3决策树的属性选择模块(竞技世界笔试题)
DoubleL's
05-25 461
描述：输入的二维数组中的每一行为数据样本，每行的1~N-1列为输入属性值X，每行的最后一列为实际类别y。输出为根据ID3的信息增益划分准则对应最佳划分属性的索引。此处数据全为离散值。 示例 输入：[[1,1,1,1],[1,0,0,1],[0,1,1,0],[0,1,1,0]]；输出：0 import math class Solution: def choose_best_feature(self , dataSet ): # write code here
决策树之 ID3
九茶
06-01 4528
ID3 是一种用来构建决策树的算法，它根据信息增益来进行属性选择。 关于决策树，请参见：http://blog.csdn.net/bone_ace/article/details/46299681 此处主要介绍 ID3 算法如何利用信息增益选择属性。 信息增益的计算：信息熵：信息熵，简称“熵”。假定训练集中目标属性为CC，CC 的取值为：C1，C2，…，CmC_1，C_2，…，C
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