决策树-id3算法的概述、原理及应用.pdf

决策树-ID3算法的概述 决策树是一种常用的监督学习方法，用于分类和回归问题。其中，ID3算法是决策树学习算法中的一种，由Ross Quinlan在1986年提出。ID3算法是一种基于信息增益（Information Gain）作为划分数据集特征的算法，主要用于处理分类问题。它采用自顶向下的贪婪搜索遍历可能的决策空间，通过信息增益来选择最佳划分属性，从而构建决策树。 ID3算法的原理 1. 信息增益 信息增益是衡量一个特征在划分数据集时减少不确定性的程度。不确定性减少得越多，说明该特征越重要。在ID3算法中，不确定性是通过计算数据集的熵（Entropy）来衡量的。