有所精简 '''
function：ID3决策树生成算法
author：baomi
date: 2021/11/01
reference:
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import math
def splitDataSet(dataSet, i, value):
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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
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retD
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2023-12-02 14:13:51
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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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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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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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`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
原创
2022-08-10 17:33:27
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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...
原创
2023-06-08 20:48:37
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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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前言我们在使用数据挖掘的时候，完成数据的“清洗”等一系列繁琐的步骤，就可以对数据进一步地进行“
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2022-04-13 14:18:29
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目录1 决策树/判定树（decision tree)2 构造决策树的基本算法：判定顾客对商品购买能力3 基于python代码的决策树算法实现：预测顾客购买商品的能力4 完整项目下载决策树在商品购买能力预测案例中的算法实现作者：白宁超摘要：随着机器学习和深度学习的热潮，各种图书层出不穷。然而多数是基础理论知识介绍，缺乏实现的深入理解。本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得。本系列
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2024-06-13 23:14:59
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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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ID3决策树下图是判断是否外出打高尔夫球的决策树： 算法流程： 1) 从集合D中选择最优切分属性A，衡量是否为最优的切分属性，ID3采用的是信息增益准则。 2) 3) 若2)中的返回条件都不满足，则递归的继续切分集合，直到满足相应的阈值，递归结束。从上述流程上看，决策树在建立过程中，树的深度不断增加，比较容易过拟合，所以要采用剪枝操作，避免形成过于复杂的决策树。剪枝
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2023-11-24 21:06:05
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一、决策树的生成1. ID3算法算法核心：在决策树各个结点上应用信息增益准则选择特征，递归地构建决策树。具体方法：从根结点（root node）开始，对结点计算所有可能的特征信息增益，选择信息增益最大的特征作为结点的特征，由该特征的不同取值建立子结点；再对子结点递归地调用以上方法，构建决策树；直到所有特征的信息增益均很小或没有特征可以选择未知。最后得到一个决策树。ID3相当于用极大似然法进行概率模
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2023-10-04 13:56:06
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决策树基本介绍： 决策树通过把数据样本分配到某个叶子结点来确定数据集中样本所属的分类。 决策树由决策结点，分支和叶子结点组成。决策结点表示在样本的一个属性上进行的划分；分支表示对于决策结点进行划分的输出；叶子节点代表经过分支到达的类。从决策树根据节点出发，自顶向下移动，在每个决策结点都会进行次划分，通过划分的结果将样本进行分类，导致不同的分支，最后到达个 叶子结点，这个过程就是利用决策树进行分类的
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2023-11-26 19:23:31
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决策树：决策树（Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。决策树通过把数据样本分配到某个叶子节点来确定数据集中样本所属的分类。 ID3（Iterative Dichotomiser 3）算法提出者：ID3（Iterative Dichot
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2023-10-17 22:58:18
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一、决策树分类算法概述 决策树算法是从数据的属性（或者特征）出发，以属性作为基础，划分不同的类。例如对于如下数据集 （数据集） 其中，第一列和第二列为属性（特征），最后一列为类别标签，1表示是，0表示否。决策树算法的思想是基于属性对数据分类，对于以上的数据我们可以得到以下的决策树模型 （决策树模型） 先是根据第一个属性将一部份数据区分开，再根据第二
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2024-01-09 11:18:26
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随着机器学习领域的发展，决策树作为一种重要的分类算法，仍然在数据挖掘和分析中发挥着重要作用。本文将深入探讨如何使用Python实现ID3决策树，包括版本对比、迁移指南以及兼容性处理等方面。接下来是该主题的详细探讨。
## 版本对比
在使用ID3算法构建决策树时，不同版本的库可能存在特性差异。我们将重点讨论`sklearn`的不同版本。
特性差异包括：
- 新版本中引入了更多的参数选项，例如`
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
决策树理论与实现决策树理论放贷的举例信息熵与信息增益信息熵具体实例决策树构建过程总结代码实践 决策树理论以下是百度百科的解释： 决策树(Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。在机器学习中，决策树
在这篇博文中，我们将深入探讨如何在 Python 中实现 ID3 决策树。ID3 是一种用于构建分类模型的算法，通过信息增益选择划分属性。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，以便更好地理解和操作 ID3 决策树的实现。
## 版本对比
在 Python 中，不同版本的库可能会影响 ID3 决策树的实现。主要使用的库包括 `scikit-lear
# 使用 ID3 算法实现决策树的 Python 代码教学
决策树是一种常用的机器学习算法，其中 ID3 算法是构建决策树的一种经典方法。在本篇文章中，我们将通过简单明了的步骤来实现一个 ID3 算法的决策树，并且用 Python 代码展示每一步的实现。接下来，我们将展示整个过程的流程。
## 整体流程
以下是实现 ID3 算法决策树的整体步骤：
| 步骤 | 描述
