第八章-决策树-id3算法.doc

ID3算法是**一种基于信息增益的决策树构建算法**。 ID3算法，全称为Iterative Dichotomiser 3，是一种迭代的决策树构建算法，由J. Ross Quinlan在1986年提出。它使用信息增益作为选择划分特征的标准，通过递归地构建决策树来对数据进行分类或决策。ID3算法的核心在于如何选择最佳的分裂属性，以便在每个节点上最大化信息增益，从而生成一棵有效的决策树。 具体来说，以下是ID3算法的关键步骤： 1. **计算信息熵**：对于给定的数据集，首先计算其信息熵，信息熵是度量数据集纯度的一个指标。 2. **选择最佳特征**：计算每个特征的信息增益，选择信息增益最大的特征作为当前节点的分裂特征。 3. **划分数据集**：根据选定的特征将数据集划分为若干子集。 4. **递归构建子树**：对每个子集重复上述过程，构建子决策树。 5. **剪枝处理**：为了避免过拟合，有时还会对决策树进行剪枝处理。 需要注意的是，尽管ID3算法在许多情况下都能构建出高效的决策树，但它也有一些局限性，比如它不能处理连续属性，对噪声数据敏感等。因此，后来出现了ID3的改进版本C