決策樹2 ID3演算法

決策樹-1基本概念中已經提到了id3演算法，這篇部落格再梳理一遍，演算法描述部分搬運了統計學習方法的內容，更詳細內容可以參考這本書。

這裡的描述可作為程式設計實現時的指導，樹的建立過程是遞迴實現。

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defid3tree
(d, a，ε ):
if d 的例項屬於同類別 k || 特徵集 a 特徵空:
1. 決策樹 t為單結點樹
2. 標記類別 k (數量最多的類別)
return t
else:
1. 計算所有特徵相對於 d 的資訊增益
2. 找到資訊增益最大特徵 amax
if amax 小於 閾值 ε:
1. 決策樹 t為單結點樹
2. 標記類別 k (數量最多的類別)
return t
else:
依照特徵 amax 的每乙個取值 ai，劃分資料集di, 並且標記di類別，構建子節點
# 遞迴
對每個結點di，以di為訓練集， a-amax為特徵集，遞迴呼叫 id3tree()
return 由結點和子結點構成的樹

機器學習筆記2 ID3決策樹學習

個人決策樹學習兩個難點 1.如何度量樣本集合不確定度 純度 以安排節點。2.如何實現資訊的儲存和有效利用。決策樹學習 id3 的重點其實是分類的思路，但是很多部落格都寫的很詳細了便不再叨述，大體就是通過統籌分類建立乙個多叉樹，通過多個標籤屬性查詢，來實現新樣本資料的分類工作。而解決最開始說的兩個問題...

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...