id3演算法是決策樹的經典，也是基礎演算法，本文將詳細介紹id3演算法。
id3演算法的核心是在決策樹各個節點上通過計算每個屬性的資訊增益來進行分枝節點的選擇，我在
另一篇文章中已經介紹來資訊增益，這篇文章將直接介紹演算法。
id3演算法是迭代演算法，通過計算每個屬性的資訊增益不斷生成決策樹分枝，最終將樣本標籤按照各個屬性分到各個葉子結點，生成樹狀結構。以乙個經典例子解釋：
周志華《機器學習》
李航《統計學習方法》
我的blog：決策樹id3演算法的python實現：
決策樹id3演算法的r實現：
決策樹 ID3演算法
id3演算法通過計算每個屬性的資訊增益，認為資訊增益越大屬性越優，每次劃分選取資訊增益最大的屬性為劃分標準，重複這個過程，直到構成一棵決策樹。資訊熵是描述事件給我們的驚訝程度，如果所有事件的概率均等，那熵值大，驚訝程度低。如果有一事件的概率極高而其他極低，熵值便低，驚訝程度大。其計算公式如下 資訊增...
決策樹 ID3演算法
一 決策樹基本概念 在機器學習中，決策樹是乙個 模型，它代表的是物件屬性與物件值之間的一種對映關係。本質上決策樹是通 過一系列規則對資料進行分類的過程。下圖為經典決策樹例項。如圖所示，例項是由 屬性 值 對表示的 例項是用一系列固定的屬性和他們的值構成。目標函式具有離散的輸出值 上圖給每個例項賦予乙...
決策樹ID3演算法
typeerror dict keys object does not support indexing 9.typeerror dict keys object does not support indexing 這個問題是python版本的問題 如果使用的是python2 firststr my...