决策树的生成—ID3算法算法由来：决策树算法最开始是由Hunt Earl B提出的CLS(Concept Learning System)，但是没有给出采用什么方法选择最优特征，后面罗斯昆（J. Ross Quinlan）提出ID3算法，使用 [信息增益] 确定最优特征，之后罗斯昆又对ID3算法进行了优化改进，得到 C4.5算法，并用 信息增益比来确定最优特征。两种算法本质是差不多的，只是确定最优
机器学习-决策树-ID3决策树 原理看上一篇，这篇只有代码实现 它以信息熵为度量标准，划分出决策树特征节点，每次优先选取信息量最多的属性，也就是使信息熵变为最小的属性，以构造一颗信息熵下降最快的决策树。 缺点 ID3算法的节点划分度量标准采用的是信息增益，信息增益偏向于选择特征值个数较多的特征。而取
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2022-06-10 19:24:00
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1.决策树K近邻可以完成很多分类任务，但其无法给出数据的内在含义。 构造决策树的基本思想是随着树深度的增加，熵也随着下降。怎么使熵下降的迅速，还能保证树的高度不高。 本节将通过算法一步步地构造决策树，并会涉及很多有趣的细节。首先我们讨论数学上如何使用信息论划分数据集（本节使用ID3算法划分数据集），然后编写代码将理论应用到具体的数据集上，最后编写代码构建决策树。怎么找到决定性的特征，划分最好的结果
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2024-01-28 05:52:06
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ID3是Quinlan于1979年提出的，是机器学习中一种广为人知的一个算法，它的提出开创了决策树
原创
2022-06-01 06:44:21
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Contents 理论基础熵信息增益算法实现 Python模型的保存与读取总结理论基础决策树(Decision Tree, DT)：决策树是一种基本的分类与回归方法。由于模型呈树形结构，可以看做是if-then规则的集合，具有一定的可读性，可视化效果好。决策树的建立包括3个步骤：特征选择、决策树生成和决策树的修剪。 模型的建立实际上就是通过某种方式，递归地选择最优的特征，并
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2024-01-17 10:47:50
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一:代码实现 import numpy as np from math import log （一）创建数据集 # 创建数据集 def createDataSet(): dataSet = [[1, 1], [1, 1], [1, 0], [0, 1], [0, 1]] labels = [1, 1
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2020-07-03 12:38:00
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ID3算法 ID3 提出了初步的决策树算法;C4.5 提出了完整的决策树算法;CART (Classification And Regression Tree) 目前使用最多的决策树算法; 1、ID3 算法 ID3 算法是决策树的经典构造算法，内部使用信息熵和信息增益来进行构建，每次迭代算则信息增益
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2020-05-07 20:34:00
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# coding=utf-8import math'''决策树模型，假设有三个条件 年龄，有三个选项 1 表示老年人 2 表示中年 人 3 表示青年人 工作，有两个选项 1 表示有工作 2表示 没有工作 房子，有两个选项 2 表示有房子 2表示 没有房子 信贷情况 1表示一般 2表示号 3表示非常好..
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2023-03-07 01:22:34
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文章目录【机器学习】决策树算法（ID3算法及C4.5算法）的理解和应用1.决策树的介绍1.1 ID3算法1.1.1 算法核心1.1.2 基本概念1.1.3 算法过程1.2 C4.5算法1.2.1 算法核心1.2.2 基础概念1.2.3 算法过程2.决策树分类实战2.1 C++实现ID3算法和C4.5算法2.1.1 安装Graphviz（可视化决策树）2.2 Python下实现CART算法 【机器
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2023-12-13 12:38:39
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一、决策树ID3递归算法的实现import numpy as np
class DecisionTree:
class Node:
def __init__(self):
self.value = None
# 内部叶节点属性
self.feature_index = None
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2023-07-20 21:14:50
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1、决策树原理1.1、定义 分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构。决策树由结点和有向边组成。结点有两种类型：内部节点和叶节点，内部节点表示一个特征或属性，叶节点表示一个类。 举一个通俗的栗子，各位立志于脱单的单身男女在找对象的时候就已经完完全全使用了决策树的思想。假设一位母亲在给女儿介绍对象时，有这么一段对话：母亲：给你介绍个对象。
女儿：年纪多大了？
母亲：26。
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2023-06-05 15:40:43
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今天，我来讲解的是决策树。对于决策树来说，主要有两种算法：ID3算法和C4.5算法。C4.5算法是对ID3算法的改进。今天主要先讲ID3算法，之后会讲C4.5算法和随机森林等。 Contents 1. 决策树的基本认识 2. ID3算法介绍 &nbs
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2023-12-21 09:32:25
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有所精简 '''
function：ID3决策树生成算法
author：baomi
date: 2021/11/01
reference:
'''
import math
def splitDataSet(dataSet, i, value):
'''
返回数据集dataSet中，去掉第i列属性值为value的实例后形成的新的数据集
'''
retD
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2023-12-02 14:13:51
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今天做个回顾和记录，简单做个学习，也是梳理下知识点，决策树的学习。本文的学习，
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2022-12-14 16:28:42
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ID3决策树算法类似算法流程图
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2022-09-08 20:34:22
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function D = ID3(train_features, train_targets, params, region)% Classify using Quinlan's ID3 algorithm% Inputs:% features - Train fe
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2022-10-10 15:23:33
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`决策树 决策树 决策树 决策树` 是一个预测模型，他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关
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2022-08-10 17:33:27
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大家好，今天，我们来介绍一下决策树的原理。决策树算法在当今机器学习中经常用到，它既可以作为分类算法，也可以作为回归算法，下面我会和大家对这个算法中的一些理论进行一一介绍。1.决策树ID3算法决策树算法通俗来讲，就是一种按照重要性（信息增益）层层分类的分类方法，此文章借西瓜书中的例子来为大家讲解信息增益：“信息熵”是度量样本集合纯度最常用的一种指标，假设当前样本集合D中第k类样本所占的比例为pk（k
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2023-11-27 09:26:24
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mport java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.TreeSet; /** * 决策树的ID3算法 * 参照实现ht...
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2023-06-08 20:48:37
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在这篇博文中，我将与大家分享如何使用Python实现决策树ID3算法的过程。这一算法在数据挖掘和机器学习领域被广泛应用，能够帮助我们解决分类问题。以下内容将涵盖版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、性能优化和生态扩展等多个方面。
### 版本对比
我使用了ID3算法的不同版本来进行对比，下面是一个关于各版本特性的对比表格：
| 版本 | 特性
