【机器学习算法模型】分类决策树——ID3

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#机器学习 #算法 #github #决策树

本文介绍了机器学习中经典的分类决策树算法ID3，基于《统计学习方法》和《机器学习》两本书的内容，详细探讨了ID3算法的工作原理及其应用场景。

【机器学习算法模型】分类决策树——ID3

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参考材料:
1.《统计学习方法》——李航
2.《机器学习》——周志华

我的github地址：Daniel1586的Github

【机器学习-15】决策树（Decision Tree，DT）算法：原理与案例实现
qq_38614074的博客
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决策树算法是机器学习领域中的一种重要分类方法，它通过树状结构来进行决策分析。决策树凭借其直观易懂、易于解释的特点，在分类问题中得到了广泛的应用。本文将介绍决策树的基本原理，包括熵和信息熵的相关概念，以及几种经典的决策树算法。
机器学习——决策树（DT）原理，ID3算法、C4.5算法python实现案例
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决策树是一种基于树状结构的机器学习算法，用于分类和回归任务。它通过一系列简单的问题或条件，逐步将数据集划分到不同的类别或值。每个内部节点表示一个特征/属性，每个分支代表一个可能的特征值，而每个叶节点表示一个类别或值。决策树易于理解和解释，适用于小型到中等规模的数据集，并且能够处理具有非线性关系的数据。常见的决策树算法包括ID3、C4.5、CART等。1. ID3、C4.5和CART算法均只适合在小规模数据集上使用2. ID3、C4.5和CART算法都是单变量决策树。
机器学习算法--分类决策树（ID3算法）--超详细
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分类决策树 在学习分类决策树之前，我们先换个角度来观察我们的世界，我们原本的世界一切都是有自己的固定含义的，对吧，树就是树，花就是花。现在我们将所有的这些概念都扔掉！没错，就是扔掉。将一切的东西开始分解，分解成一个个特征。就像氧气，它的组成是O2，于是它的特征就是O（O原子）和2（2个）。在不知道这两个特征之前，关于氧气的一切都是混乱的，不确定的，也就是熵是最大的，当我们知道了氧气是由氧原子组成，这是关于氧气的概念的熵开始减小，当我们知道是由两个氧原子组成的时候，氧气的概念的熵为0，也就是稳定。于是氧气的概
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机器学习之ID3算法（小白入门级别）
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ID3算法算法流程描述算法流程python实现代码各方法的解释代码数据集介绍训练数据和测试数据划分结果分析分类准确率及决策树优点和缺点改进的算法：C4.5算法CART算法 算法流程描述   ID3算法是一种贪心算法，用来构造决策树。它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。 算法流程 输入需要分类的数据集和类别标签和靶标签。 检验数据集是否只有一列，或者是否最后一列(靶标签数据默认放
ID3分类算法
10-23 4570
ID3分类算法由Quinlan于1986年提出来的，使用信息增益作为属性选择标准。首先检测所有属性，选择信息增益值最大的属性产生决策树节点，由该属性的不同取值建立分支，在对各分支的子集递归调用该方法建立决策树节点的分支，直到所有子集仅包含同一类别的数据为止，最后得到一棵决策树，用来对新的样本进行分类。 1.信息熵 熵(entropy，也叫信息熵)用来度量一个属性的信息量。假定S为...
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对isir数据集进行分类，各选取三种花的25个样本作为训练数据，其余作为测试数据，多训练几次，准确率可以达到98%左右
独家 | 机器学习中的四种分类任务（附代码）
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