机器学习模型-决策树(ID3)

最新推荐文章于 2025-06-09 14:49:18 发布
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本文深入探讨了ID3算法，这是一种基于信息增益选择特征的决策树构建方法，尤其适用于处理离散属性的数据集。文章通过两个数据集的实例，详细介绍了ID3算法的代码实现及测试结果。

决策树Decision Tree(Based on ID3)

ID3算法：以信息增益作为选择特征的准则(只适用于离散属性)

(一)数据集

使用了2个数据集来测试DT：

 (二)代码实现

(三)测试结果

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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决策树是一种基于机器学习的算法，它通过构建一棵树状结构来进行分类或回归任务。ID3（Iterative Dichotomiser 3）算法是最早的决策树生成算法之一，由R.A. Quinlan在1986年提出。下面是ID3算法构建决策树的主要步骤： 1. **目标定义**：ID3算法的目标是选择一个最优的属性（特征），该属性能够最大化数据集的纯度划分。 2. **熵或信息增益计算**：ID3使用信息熵来度量数据集的不确定性，以及每个属性对减少这个不确定性的贡献。对于分类问题，通常使用信息增益（Entropy Gain）；对于连续值，可以用基尼不纯度（Gini Impurity）代替。 3. **选择最佳属性**：选择信息增益或基尼不纯度最大的属性作为当前节点的分裂属性。 4. **递归分割**：根据选定的属性，将数据集分割成子集，然后对每个子集递归地应用ID3算法，直到所有数据属于同一类别或者满足停止条件。 5. **停止条件**：常见的停止条件包括达到最大深度、子集太小（如样本数小于某个阈值）或者没有可用的属性可以选择。 6. **创建决策节点**：当数据纯度达到一定程度或达到最大深度时，创建一个决策节点，其结果是根据选择的属性和子集的类别。 7. **输出决策树**：最终形成一个从根到叶的决策树模型，其中内部节点表示特征测试，分支表示可能的结果，叶子节点代表类别预测。
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