ID3算法的通俗解释

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【决策树】ID3算法理解与R语言实现
Gavin Chen的专栏
12-20 9220
用R语言自带包实现决策树，以及自定义函数来实现决策树算法。
常用决策树模型ID3、C4.5、CART算法
qq_34184505的博客
06-25 3205
决策树概述 决策树（decision tree）：是一种基本的分类与回归方法，此处主要讨论分类的决策树。 在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程，可以认为是if-then的集合，也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布。 决策树通常有三个步骤： 特征选择 决策树的生成 决策树的剪枝 决策树的优点和缺点 优点： 决策树算法中学习简单的决策规则建立决策树模型的过程非常容易理解 决策树模型可以可视化，非常直观 应用范围广，可用于分类和回归，而且非常容易做多类别的分类 能够处理离散型和连续的
ID3 算法通俗讲解
03-07
通俗的讲解ID3算法，对于刚接触数据挖掘的同学来说能够看下去，并且能够看进去哦。
ID3（Iterative Dichotomiser 3）算法原理详解
Abraham Ben
07-05 5446
1.信息熵 熵这个概念最早起源于物理学，在物理学中是用来度量一个热力学系统的无序程度，而在信息学里面，熵是对不确定性的度量。在1948年，香农引入了信息熵，将其定义为离散随机事件出现的概率，一个系统越是有序，信息熵就越低，反之一个系统越是混乱，它的信息熵就越高。所以信息熵可以被认为是系统有序化程度的一个度量。 假设变量XXX的随机取值为X=X=X = {x1,x2,...,xnx1,x2,.....
简单易学的机器学习算法——决策树之ID3算法
null的专栏
06-05 7万+
一、决策树分类算法概述 二、ID3
分类算法之决策树ID3详解
春华秋实
08-19 5万+
回顾决策树的基本知识，其构建过程主要有下述三个重要的问题：      （1）数据是怎么分裂的      （2）如何选择分类的属性      （3）什么时候停止分裂      从上述三个问题出发，以实际的例子对ID3算法进行阐述。 先上问题吧，我们统计了14天的气象数据(指标包括outlook，temperature，humidity，windy)，并已知这些天气是否打球(play)。如果
ID3算法-通俗解释
fngy123的专栏
04-05 3901
ID3算法就是这样的一个算法，他能够找出我们上面提到的最有用的参考属性。ID3算法是由J.Ross.Quinlan在1975年提出的一种基于信息论的分类预测算法，该算法的核心是“信息熵”。下面是对信息熵的一种通俗的理解：信息熵其实就是描绘了一组数据的有序程度，一组数据越是有序信息熵也就越底，一种极端的情况是一组数据中只有一个非0值，其他都是0，那么熵就是0。另外一种情况是，如果一组数据越是无序信息
精选资源
如何通俗的解释机器学习的10大算法？.pdf
07-10
本文将通俗地解释十个常见的机器学习算法，帮助非专业人员理解它们的基本概念和应用。 1. 逻辑回归：逻辑回归主要用于二分类问题，比如预测用户是否会点击广告。它通过构建一个线性函数，然后用Sigmoid函数将其转化...
飞思卡尔智能车----模糊PID算法通俗讲
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weixin_36340979的博客
02-02 7万+
在讲解模糊PID前，我们先要了解PID控制器的原理（本文主要介绍模糊PID的运用,对PID控制器的原理不做详细介绍）。PID控制器（比例-积分-微分控制器）是一个在工业控制应用中常见的反馈回路部件，由比例单元P、积分单元I和微分单元D组成。PID控制的基础是比例控制；积分控制可消除稳态误差，但可能增加超调；微分控制可加快大惯性系统响应速度以及减弱超调趋势。 1.1传统PID控制 ...
机器学习实战之 决策树——ID3算法
hechenghai
08-30 3088
机器学习实战之 决策树——ID3算法 决策树的含义 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
ID3 算法
m0_37786726的博客
03-26 1万+
1)信息熵： 假如一个随机变量的取值为，每一种取到的概率分别是，那么   的熵定义为                  意思是一个变量的变化情况可能越多，那么它携带的信息量就越大，信息熵值越大，该系统越不稳定，存在的不定因素就越多。    对于分类系统来说，类别是变量，它的取值是，而每一个类别出现的概率分别是                  而这里的就是类别的总数，此时分类系统的熵就可以表示为 ...
对ID3算法的理解及其优缺点
weixin_45834080的博客
11-12 1万+
决策树ID3算法1、定义2、理解3、ID3算法的过程3、ID3算法的优缺点优点缺点4、为什么倾向特征选项较多的特征 在机器学习决策树中，最常用的三种算法有三种：ID3，C4.5，CART。在这里我将我对ID3算法的理解说一下。 1、定义 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。 ID3名字中的ID是It-erative Dichotomiser(迭代二分器）...
决策树之理解ID3算法和C4.5算法
Demon-初来驾到
11-18 3万+
决策树学习笔记（一） 前言 决策树本身没有太多高深的数学方法，它依托于信息论的一些知识以及在数据结构中所学的树形结构。书中阐述的相当清楚明白，可是当我看完这些章节时，却始终无法得知决策树构建的思路，即决策树方法本身的诞生历程是什么？发明算法的作者是如何一步步构建，联想，解决数据分类问题的呢？因此，本文重点还是尝试去理解作者是如何一步步构建决策树，希望能够通过对关键问题进行抽象建模从而找到决...
ID3算法
zrh_优快云的博客
07-02 3502
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。...
布线问题 分支限界算法-下载即用.zip
01-01
下载方式：https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 布线问题（分支限界算法）是计算机科学和电子工程领域中一个广为人知的议题，它主要探讨如何在印刷电路板上定位两个节点间最短的连接路径。 在这一议题中，电路板被构建为一个包含 n×m 个方格的矩阵，每个方格能够被界定为可通行或不可通行，其核心任务是定位从初始点到最终点的最短路径。 分支限界算法是处理布线问题的一种常用策略。 该算法与回溯法有相似之处，但存在差异，分支限界法仅需获取满足约束条件的一个最优路径，并按照广度优先或最小成本优先的原则来探索解空间树。 树 T 被构建为子集树或排列树，在探索过程中，每个节点仅被赋予一次成为扩展节点的机会，且会一次性生成其全部子节点。 针对布线问题的解决，队列式分支限界法可以被采用。 从起始位置 a 出发，将其设定为首个扩展节点，并将与该扩展节点相邻且可通行的方格加入至活跃节点队列中，将这些方格标记为 1，即从起始方格 a 到这些方格的距离为 1。 随后，从活跃节点队列中提取队首节点作为下一个扩展节点，并将与当前扩展节点相邻且未标记的方格标记为 2，随后将这些方格存入活跃节点队列。 这一过程将持续进行，直至算法探测到目标方格 b 或活跃节点队列为空。 在实现上述算法时，必须定义一个类 Position 来表征电路板上方格的位置，其成员 row 和 col 分别指示方格所在的行和列。 在方格位置上，布线能够沿右、下、左、上四个方向展开。 这四个方向的移动分别被记为 0、1、2、3。 下述表格中，offset[i].row 和 offset[i].col（i=0,1,2,3）分别提供了沿这四个方向前进 1 步相对于当前方格的相对位移。 在 Java 编程语言中，可以使用二维数组...
EP1C3T144C8 FPGA开发板设计
01-01
先看效果： https://pan.quark.cn/s/03f8ba0ff118 ### FPGA开发板设计相关知识要点#### 1. FPGA基本概念- **定义**: 现场可编程门阵列（Field Programmable Gate Array, FPGA）属于半定制型集成电路，允许在完成制造后通过编程来设定其内部逻辑及连接配置，从而达成特定的功能实现。- **特性**: - 运行速度快 - 功耗相对较低 - 适用于复杂系统构建 - 可在现场进行重新编程- **应用范畴**: - 通信领域 - 自动控制系统 - 信息处理技术 - 数据加密方案 - 视频处理技术 - 车载电子系统 - 医疗器械设备等#### 2. EP1C3T144C8芯片介绍- **生产商**: Altera Corporation（现归属于Intel公司）- **系列归属**: Cyclone系列- **技术工艺**: 1.5V核心供电电压，采用0.13微米制造工艺- **资源参数**: - 包含2910个逻辑单元（LEs） - 提供高达59904位的嵌入式存储器 - 支持单个PLL（Phase Locked Loop，锁相环） - 最多可支持104个用户I/O接口- **优点**: - 价格经济 - 集成度高 - 片上资源丰富 - 灵活性强#### 3. 硬件电路设计原理##### 3.1 硬件电路整体构造- **构成部分**: - 下载电路: 负责将设计好的程序传送至FPGA中。 - 下载接口: 实现个人计算机与FPGA之间的数据交换。 - FPGA核心部件: EP1C3T144C8芯片。 - 电源电路: 提供必要的电源支持。 - 扩展接口: 用于连接各类传感器或扩展模块。###...
HIT-CSAPP2025大作业报告.doc
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01-01
HIT-CSAPP2025大作业报告.doc
NTC热敏电阻温度测量技术及线性电路
01-01
下载前必看：https://pan.quark.cn/s/9cf3e6e84d3a ntc-temperature-measurement NTC 热敏电阻温度测量原理、电路设计与代码实现 ！ ！ ！ 目前只是Test Board版本，后续更新硬件改进后的版本！ ！ ！ ntc-temperature-measurement/ ├── 32K闪存增强通用型MCU CH32V005 - 南京沁恒微电子股份有限公司 #Internet快捷方式 CH32V005官网网址 ├── CH32V006DS0.PDF # CH32V006/V005 数据手册 ├── CH32V00XRM.PDF # CH32V00X 应用手册 ├── zhca858a.pdf # TI参考文档：利用 NTC 电路感测温度 ├── Temp Measurement Design.ms14 # 参考TI的设计的电路 ├── 103F3950阻值对照表.doc # NTC电阻手册 ├── 阻值对照温度数据_0.1℃精度.txt ├── NTC/ # MounRiver工程 │ ├── NTC.wvproj # 工程WVPROJ文件 │ └── ......
VC++对话框背景图片设置
01-01
源码来自：https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 在VC++开发过程中，对话框（CDialog）作为典型的用户界面组件，承担着与用户进行信息交互的重要角色。 在VS2008SP1的开发环境中，常常需要满足为对话框配置个性化背景图片的需求，以此来优化用户的操作体验。 本案例将系统性地阐述在CDialog框架下如何达成这一功能。 首先，需要在资源设计工具中构建一个新的对话框资源。 具体操作是在Visual Studio平台中，进入资源视图（Resource View）界面，定位到对话框（Dialog）分支，通过右键选择“插入对话框”（Insert Dialog）选项。 完成对话框内控件的布局设计后，对对话框资源进行保存。 随后，将着手进行背景图片的载入工作。 通常有两种主要的技术路径：1. **运用位图控件（CStatic）**：在对话框界面中嵌入一个CStatic控件，并将其属性设置为BST_OWNERDRAW，从而具备自主控制绘制过程的权限。 在对话框的类定义中，需要重写OnPaint()函数，负责调用图片资源并借助CDC对象将其渲染到对话框表面。 此外，必须合理处理WM_CTLCOLORSTATIC消息，确保背景图片的展示不会受到其他界面元素的干扰。 ```cppvoid CMyDialog::OnPaint(){ CPaintDC dc(this); // 生成设备上下文对象 CBitmap bitmap; bitmap.LoadBitmap(IDC_BITMAP_BACKGROUND); // 获取背景图片资源 CDC memDC; memDC.CreateCompatibleDC(&dc); CBitmap* pOldBitmap = m...
通俗解释一下决策树算法
03-22
<think>好的，我需要回答用户关于决策树算法的问题，包括其基本概念、工作原理和原理简介。首先，我需要回顾一下决策树的相关知识，确保自己理解正确。决策树是一种监督学习算法，用于分类和回归任务。它的结构类似于树，有根节点、内部节点和叶节点。每个内部节点代表一个特征或属性上的判断条件，分支代表判断结果，叶节点代表最终的决策结果。 接下来，我需要解释决策树如何工作。通常包括特征选择、树的生成和剪枝。特征选择是关键，常用的方法有信息增益、信息增益比和基尼指数。比如，ID3算法使用信息增益，C4.5使用信息增益比，CART使用基尼指数。这部分需要详细说明，但要注意用中文和正确的LaTeX格式。例如，信息增益的公式应该是$IG(D, A) = H(D) - H(D|A)$，其中$H(D)$是数据集D的经验熵，$H(D|A)$是在特征A条件下的经验条件熵。 然后，树的生成过程是递归的。从根节点开始，根据特征选择方法选择最优特征，分割数据集，生成子节点。重复这个过程直到满足停止条件，比如所有样本属于同一类别，或者没有更多特征可用。这里可能需要提到过拟合的问题，因此剪枝是必要的，通过预剪枝或后剪枝来简化模型，提高泛化能力。 还要注意用户提到的引用，需要正确引用站内资料。例如，引用[^3]提到构建决策树的过程包括特征选择、决策节点的确定、树的生成和剪枝，这和我的解释一致，可以在适当的地方引用。 用户可能不太理解如何选择特征，所以需要举例说明。比如，使用信息增益时，选择能最大减少不确定性的特征。而基尼指数则衡量数据的不纯度，选择划分后基尼指数最小的特征。 此外，需要确保所有的数学公式用正确的LaTeX格式，行内公式用$...$，独立公式用$$...$$。例如，基尼指数的公式应该是$Gini(D) = 1 - \sum_{k=1}^{K} p_k^2$，其中$p_k$是第k类样本的比例。 最后，生成相关问题时要考虑用户可能的后续疑问，比如决策树的优缺点、不同算法比较（ID3 vs CART）、如何处理连续值或缺失值等。确保问题相关且有助于深入理解。 总结一下，回答的结构应该是：基本概念、工作原理（特征选择、生成、剪枝）、原理简介，然后相关问题。确保每个部分引用正确的来源，如特征选择部分引用，应用场景引用[^1]等。</think>### 决策树算法基本概念与原理 #### 1. **什么是决策树？** 决策树是一种**监督学习算法**，通过树状结构对数据进行分类或回归。其核心思想是通过对特征值的逐步判断，最终达到预测目标变量的目的。树的结构包含： - **根节点**：初始判断条件（特征） - **内部节点**：中间判断条件（特征） - **叶节点**：最终的分类或回归结果[^3] #### 2. **如何工作？** 决策树的构建分为以下步骤： **（1）特征选择** 选择对数据集划分最有效的特征。常用指标包括： - **信息增益**（ID3算法）： 公式为 $IG(D, A) = H(D) - H(D|A)$，其中 $H(D)$ 是数据集的经验熵，$H(D|A)$ 是特征 $A$ 的条件熵。 - **基尼指数**（CART算法）： 公式为 $Gini(D) = 1 - \sum_{k=1}^{K} p_k^2$，选择划分后基尼指数最小的特征[^2]。 **（2）树的生成** 递归地分割数据集： 1. 从根节点开始，选择最优特征进行划分。 2. 对每个子节点重复上述过程，直到满足停止条件（如所有样本属于同一类别、无剩余特征或达到预设深度）。 **（3）剪枝** 为防止过拟合，通过预剪枝（提前终止分裂）或后剪枝（生成完整树后裁剪）优化树结构。 #### 3. **原理简介** 决策树的本质是通过**最大化信息增益**或**最小化不纯度**，将数据划分到更“纯净”的子集中。例如： - **分类任务**：叶节点输出类别标签。 - **回归任务**：叶节点输出连续值（如均值）。 $$ \text{示例：基尼指数计算} \\ Gini(D) = 1 - (p_{\text{是}}^2 + p_{\text{否}}^2) $$ --- ###
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