决策树——ID3算法1.信息熵2.信息增益3.西瓜数据集来构造决策树
用信息增益大小作为决策树属性选择划分的依据是ID3算法构造决策树的核心思想
1.信息熵
在讲信息增益之前就不得不提到信息熵，信息熵定义为：
其中：
D —— 样本集合
Pk —— 第k类样本所占比例（k取1,2,…,|y|）
它是度量样本集合纯度最常用的指标，通常En(t)越小样本集合纯度越高。
2.信息增益
信息增益定义为：
其中：
a —— 样本中的一个属性
D —— 样本集合
Dv ——实际属性值v对应的样本集合
V —— 属性a对应的实际属性值个数
v —— 某一个实际属性值计数
Ent(D) —— D的信息熵
2023-04-18 12:01:37
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为了理解ID3算法的实现流程，我以一个实例一步一步进行分析ID3算法的实现~
并逐步计算每步信息增益、画出对应的树形图图帮助理解！
2023-01-30 23:57:21
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Decision_Tree_ID3：使用ID3算法从训练数据集（CSV文件）创建决策树。
2022-11-28 16:27:34
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ID3算法试验报告，是WORD格式，里面有程序运行的结果；里面程序比较详细，有很多中文注释！
2022-11-08 20:33:37
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基于决策树 ID3 算法模式识别系统的设计与实现代码大全.pdf基于决策树 ID3 算法模式识别系统的设计与实现代码大全.pdf
2022-10-19 17:05:14
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基于决策树 ID3 算法模式识别系统的设计与实现代码大全.pdf基于决策树 ID3 算法模式识别系统的设计与实现代码大全.pdf
2022-10-19 17:05:13
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