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决策树之ID3算法及其Python实现

ID3算法是一种基于信息增益属性选择的决策树学习方法。核心思想是：通过计算属性的信息增益来选择决策树各级节点上的分裂属性，使得在每一个非叶子节点进行测试时，获得关于被测试样本最大的类别信息。

要弄清楚这个问题，首先要弄懂决策树三大流行算法IDC5和CART的原理，以及sklearn框架下DecisionTreeClassifier的帮助文档。3个算法的主要区别在于度量信息方法、选择节点特征还有分支数量的不同。

采用ID3算法。根据查询人工智能相关信息得知，人工智能算法采用ID3算法更新记录决策树。决策树的生成，采用ID3算法（也包含了C5算法），使用python实现，更新了tree的保存和图示。

数据仓库与数据挖掘实验_数据挖掘实验指导书

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2、https：//pan.baidu.com/s/1NkGS5PFUW8espgJUXhf2NA 提取码：1234 《数据仓库与数据挖掘》是2006年大连海事学院出版社出版的图书，作者是陈燕。本书较系统地介绍了数据仓库产生的背景及其技术、方法的理论和应用。

3、https：//pan.baidu.com/s/1YozZOBkAvxPDn5EbRnriGQ 提取码：1234 2006年清华大学出版社出版的图书 《数据仓库与数据挖掘教程》是2006年清华大学出版社出版的图书，作者是陈文伟。

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C4.5算法

C5是一系列用在机器学习和数据挖掘的分类问题中的算法。它的目标是监督学习：给定一个数据集，其中的每一个元组都能用一组属性值来描述，每一个元组属于一个互斥的类别中的某一类。

为了解决过拟合，C5通过剪枝以减少模型的复杂度。

C5算法是在ID3算法的基础上采用信息增益率的方法选择测试属性。CART算法采用一种二分递归分割的技术，与基于信息熵的算法不同，CART算法对每次样本集的划分计算GINI系数，GINI系数，GINI系数越小则划分越合理。

数据挖掘算法有哪些

C5：是机器学习算法中的一种分类决策树算法，其核心算法是ID3算法。 K-means算法：是一种聚类算法。

关于数据挖掘的经典算法有哪些，该如何下手的内容，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。

统计技术、关联规则、基于历史的MBR分析、遗传算法、聚集检测、连接分析、决策树、神经网络、粗糙集、模糊集、回归分析、差别分析、概念描述。统计技术 数据挖掘涉及的科学领域和技术很多，如统计技术。

简述ID3算法基本原理和步骤

1、分类算法的基本流程通常包括以下几个步骤：1，数据预处理：对原始数据进行清洗、去重、归一化等操作，以便更好地提取特征。

2、ID3算法是一种基于信息增益属性选择的决策树学习方法。核心思想是：通过计算属性的信息增益来选择决策树各级节点上的分裂属性，使得在每一个非叶子节点进行测试时，获得关于被测试样本最大的类别信息。

3、ID3算法是一种贪心算法，用来构造决策树。

4、ID3算法通过计算每个属性的信息增益，认为信息增益高的是好属性，每次划分选取信息增益最高的属性为划分标准，重复这个过程，直至生成一个能完美分类训练样例的决策树。决策树是对数据进行分类，以此达到预测的目的。

5、ID3算法是由Quinlan首先提出的。该算法是以信息论为基础，以信息熵和信息增益度为衡量标准，从而实现对数据的归纳分类。

6、ID3算法全称为迭代二叉树3代算法（Iterative Dichotomiser 3）该算法要先进行特征选择，再生成决策树，其中特征选择是基于“信息增益”最大的原则进行的。但由于决策树完全基于训练集生成的，有可能对训练集过于“依赖”，即产生过拟合现象。

用python实现红酒数据集的ID3,C4.5和CART算法?

由于ID3算法只能用于标称型数据，因此用在对连续型的数值数据上时，还需要对数据进行离散化，离散化的方法稍后说明，此处为了简化，先使用每一种特征所有连续性数值的中值作为分界点，小于中值的标记为1，大于中值的标记为0。

由此得到一棵决策树，可用来对新样本数据进行分类。ID3算法流程：（1） 创建一个初始节点。如果该节点中的样本都在同一类别，则算法终止，把该节点标记为叶节点，并用该类别标记。

个算法的主要区别在于度量信息方法、选择节点特征还有分支数量的不同。ID3，采用熵（entropy）来度量信息不确定度，选择“信息增益”最大的作为节点特征，它是多叉树，即一个节点可以有多个分支。

决策树算法基础：ID3与C5 设X是一个取有限个值得离散随机变量，其概率分布为P（X=xi）=pi， i=1，2，…，n。则随机变量X的信息熵为 条件熵H（Y|X）表示在已知随机变量X的条件下随机变量Y的不确定性。

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