- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏小小程序员——DATA
决策树 ID3 算法
ID3 算法 ID3 算法 ID3 算法最早是由罗斯昆 (J.Ross Quinlan) 于1975年提出的一种决策树构建算法，算法的核心是“信息熵”，期望信息越小，信息熵越大，样本纯度越低。。 ID3 算法是以信息论为基础，以信息增益为衡量标准，从而实现对数据的归纳分类 ID3 算法计算每个属性的信息增益，并选取具有最高增益的属性作为给定的测试属性。 ID3 算法步骤： 1.初始化特征集合和数据集合 2.计算数据集合信息和所有特征的条件熵，选择信息增益最大的特征作为当前决策节点 3.更新数据集合和特征集合(删除上一步使用的特征，并按照特征值来划分不同分支的数据集合 ） g(D, A)=H(D)-H(D|A) 特征选择的目的在于选取对训练数据能够分类的特征,关键是其准则 样本集合 D 对特征 A 的信息增益（ID3） g(D, A)=H(D)-H(D|A) 其中， ID3 算法缺点 ID3 没有剪枝策略，容易过拟合 信息增益准则对可取值数目较多的特征有所偏好，类似“编号”的特征其信息增益接近于 1 只能用于处理离散分布的特征没有考虑缺失值
91610编辑于 2023-12-06 - 来自专栏AI粉嫩特攻队
理解ID3决策树
ok,你可能听过一些算法的名字，比如ID3、C4.5、CART等，它们其实就是用来解决这个问题的。 这里我们将介绍ID3算法。 ID3决策树使用信息熵度量数据子集的纯度，信息熵越大，数据越混乱，纯度越低。 ，找出使得信息增益最大的特征，做为当前节点下数据子集的划分特征，直到所有属性遍历完毕，或者某个数据子集的所有数据都已经具有相同的分类，此时ID3决策树构建完成，可以用来预测新样本的类别了。 然而，ID3还是有缺陷的，比如会偏向选择特征值比较多的特征来划分数据子集，然而如果训练数据中符合这个特征值的数据只出现过很少，甚至是一次，那么将导致构建出的决策树对这个特征的偏见。 另外，ID3无法处理含有连续型数值的特征以及处理回归问题，这类场景下，决策树需要另一种算法——CART，下一篇文章会具体介绍。 ok,本篇就这么多内容啦~，感谢阅读O(∩_∩)O。
97340发布于 2020-01-14 - 来自专栏AI粉嫩特攻队
ID3决策树
ok,你可能听过一些算法的名字，比如ID3、C4.5、CART等，它们其实就是用来解决这个问题的。 这里我们将介绍ID3算法。 ID3决策树使用信息熵度量数据子集的纯度，信息熵越大，数据越混乱，纯度越低。 ，找出使得信息增益最大的特征，做为当前节点下数据子集的划分特征，直到所有属性遍历完毕，或者某个数据子集的所有数据都已经具有相同的分类，此时ID3决策树构建完成，可以用来预测新样本的类别了。 然而，ID3还是有缺陷的，比如会偏向选择特征值比较多的特征来划分数据子集，然而如果训练数据中符合这个特征值的数据只出现过很少，甚至是一次，那么将导致构建出的决策树对这个特征的偏见。 另外，ID3无法处理含有连续型数值的特征以及处理回归问题，这类场景下，决策树需要另一种算法——CART，下一篇文章会具体介绍。 ok,本篇就这么多内容啦~，感谢阅读O(∩_∩)O。
88250发布于 2020-01-07 - 来自专栏数据挖掘
决策树ID3算法
Entropy = 系统的凌乱程度，使用算法ID3, C4.5和C5.0生成树算法使用熵。这一度量是基于信息学理论中熵的概念，本文着重讲ID3算法。
55920发布于 2019-07-02 - 来自专栏人工智能
决策树及ID3算法学习
ID3算法是一种贪心算法，用来构造决策树，每一步选择当前的最优决策，并不是整体可见的最优决策。 ID3算法核心 ID3算法正是一种使用信息增益概念的贪心算法。 需要指出的是，ID3算法是一种贪心算法，每一步都选择当前子集上最大信息增益对应的属性作为节点。 使用ID3该天气示例的最后建立的决策树结果如下： doc_image_46_w392_h462.jpg ID3对所使用的样本数据是有一定要求的，第一无法处理连续性数据，需要离散型数据，除非连续数据被分解为模糊范畴的类别数据 3、如果预测数据中出现了训练样本中没有出现过的情况，ID3也是没有办法处理的。针对ID3算法的缺陷，后续发明了C4.5，CART，random forest等算法。
3.5K160发布于 2018-03-19 - 来自专栏小小程序员——DATA
Numpy 实现ID3决策树
Numpy 实现ID3决策树 # 定义节点类 二叉树 class Node: def __init__(self, root=True, label=None, feature_name=None
43410编辑于 2023-12-07 - 来自专栏机器学习AI算法工程
机器学习--决策树(ID3)算法及案例
1 基本原理 决策树是一个预测模型。它代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象，每个分支路径代表某个可能的属性值，每个叶结点则对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。一般情况下，决策树由决策结点、分支路径和叶结点组成。在选择哪个属性作为结点的时候，采用信息论原理，计算信息增益，获得最大信息增益的属性就是最好的选择。信息增益是指原有数据集的熵减去按某个属性分类后数据集的熵所得的差值。然后采用递归的原则处理数据集，并得到了我们需要的决策树。 2 算法流程
2.2K60发布于 2018-03-12 - 来自专栏机器学习入门与实战
决策树算法：ID3，C4.5，CART
什么是决策树 1.1 决策树的基本思想 1.2 “树”的成长过程 1.3 "树"怎么长 1.3.1 ID3算法 1.3.2 C4.5 1.3.3 CART算法 1.3.4 三种不同的决策树 2. 1.3.1 ID3算法 解释：在根节点处计算信息熵，然后根据属性依次划分并计算其节点的信息熵，用根节点信息熵--属性节点的信息熵=信息增益，根据信息增益进行降序排列，排在前面的就是第一个划分属性，其后依次类推 1.3.4 三种不同的决策树 ID3：取值多的属性，更容易使数据更纯，其信息增益更大。 训练得到的是一棵庞大且深度浅的树：不合理。 C4.5：采用信息增益率替代信息增益。
1.6K10发布于 2019-11-20 - 来自专栏数据指象
ID3、C4.5、CART算法对比
算法 英文 中文名称 时间/提出人 ID3 Iterative Dichotomiser 3 迭代二分法3 1975/J.Ross Quinlan C4.5 Classifier 4.5 分类器 4.5 1993/J.Ross Quinlan CART Classification and Regression Tree 分类回归树 1984/Breiman 2，三种算法的核心及公式 ID3核心的算法是信息增益 3，所长必有所短 算法 处理数据英型 树的结构 特点 预测类型 ID3 分类变量 多叉树 偏向多值属性 分类 C4.5 分类变量和连续变量 多叉树 偏向少值属性 分类 CART 分类变量和连续变量 二叉树
1.2K10编辑于 2022-04-27 - 来自专栏四火的唠叨
使用 ID3 算法构造决策树
ID3 算法 ID3 算法是 J. Ross Quinlan 提出的分类预测算法，它的核心是用贪心算法来根据“ 信息熵” 分类。何为信息熵？这个概念还是香农（C. E. ID3 算法也存在诸多不足，比如分类偏向于取值数量，只能处理离散数据等等问题。C4.5 算法是对 ID3 的一个改进，但是总体来看，由于需要反复遍历数据，二者都是效率很低的算法。
1.1K10编辑于 2022-07-15 - 来自专栏机器学习与统计学
决策树（Decision Tree）ID3算法
总结 ID3算法无法直接处理数值型数据，可以用户划分标称型数据集。构造决策树时，通常使用递归的方法将数据集转化为决策树。 除了ID3算法以外，还有其他决策树的构造算法，最流行的是C4.5和CART
1.1K30发布于 2019-04-08 - 来自专栏数据科学与人工智能
【算法】决策树与ID3算法
决策树归纳算法 （ID3） 决策树方法最早产生于上世纪60年代，到70年代末。由J.Ross.Quinlan提出了ID3算法，此算法的目的在于减少树的深度。但是忽略了叶子数目的研究。 C4.5算法在ID3算法的基础上进行了改进，对于预测变量的缺值处理、剪枝技术、派生规则等方面作了较大改进，既适合于分类问题，又适合于回归问题。 决策树的典型算法有ID3，C4.5，CART等。 C4.5算法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。C4.5算法产生的分类规则易于理解，准确率较高。
1.5K50发布于 2018-03-27 - 来自专栏用户画像
机器学习 | 决策树ID3算法
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算法的先河，而且是国际上最早最有影响的决策树方法 首先找出最有判断力的特征，把数据分成多个子集，每个子集又选择最有判断力的特征进行划分 一、ID3算法的基本步骤 1）创建一个节点。如果样本都在同一类，则算法停止，把该节点改成树叶节点，并用该类标记。 2）否则，选择一个能够最好的将训练集分类的属性，该属性作为该节点的测试属性。
1.3K30发布于 2021-05-06 - 来自专栏老秦求学
决策树(ID3,C4.5,CART)原理以及实现
目前常用的决策树算法有ID3, C4.5 和CART. 不同的决策树算法采用不同的衡量指标.比如说,ID3采用信息增益,C4.5采用信息增益比率,CART分类回归树当用于分类时,采用Gini指数,用于回归问题时采用均方差差[计算划分之前的均方差,划分之后的均方差
1.1K10发布于 2018-12-17 - 来自专栏数说工作室
金融数据挖掘之决策树（ID3）
数说工作室提供策略编写、数据分析服务和量化支持。
1.1K110发布于 2018-03-28 - 来自专栏学习
【机器学习】ID3、C4.5、CART 算法
ID3 ID3（Iterative Dichotomiser 3）算法使用信息增益作为特征选择的标准。 但ID3偏向于选择取值较多的特征，可能导致过拟合。 以下是ID3算法的实现步骤： 1. 计算数据集的熵：熵是度量数据集无序程度的指标。 2. 以下是使用Python实现ID3算法的一个简单示例： import numpy as np import pandas as pd # 计算熵 def calc_entropy(target_col) C4.5 C4.5是ID3的改进版，使用信息增益比替代信息增益作为特征选择标准，从而克服了ID3倾向于选择多值特征的缺点。此外，C4.5还能处理连续型特征和缺失值。
77010编辑于 2024-09-29 - 来自专栏计算机工具
决策树算法：ID3，C4.5，CART
ID3 ID3 算法是建立在奥卡姆剃刀（用较少的东西，同样可以做好事情）的基础上：越是小型的决策树越优于大的决策树。 ID3 算法的核心思想就是以信息增益来度量特征选择，选择信息增益最大的特征进行分裂。算法采用自顶向下的贪婪搜索遍历可能的决策树空间（C4.5 也是贪婪搜索）。 C4.5 C4.5 算法最大的特点是克服了 ID3 对特征数目的偏重这一缺点，引入信息增益率来作为分类标准。 超详细决策树算法解析—ID3、C4.5、CART 总结 最后通过总结的方式对比下 ID3、C4.5 和 CART 三者之间的差异。 使用场景的差异：ID3 和 C4.5 都只能用于分类问题，CART 可以用于分类和回归问题；ID3 和 C4.5 是多叉树，速度较慢，CART 是二叉树，计算速度很快； 样本数据的差异：ID3 只能处理离散数据且缺失值敏感
99210编辑于 2024-12-14 - 来自专栏厚积薄发
机器学习之决策树一-ID3原理与代码实现
决策树之系列一ID3原理与代码实现 决策树的方法起源于概念学习系统CLS（Concept Learning System）, 然后发展最具有代表性的ID3（以信息熵作为目标评价函数）算法，最后又演化为C4.5, C5.0,CART可以处理连续属性 这篇文章主要介绍ID3算法原理与代码实现（属于分类算法） 分类与回归的区别 回归问题和分类问题的本质一样，都是针对一个输入做出一个输出预测，其区别在于输出变量的类型。 ID3算法的核心是在决策树的各个结点上应用信息增益准则进行特征选择。 myTrees.py文件： 1 # -*- coding: utf-8 -*- 2 """ 3 Created on Thu Aug 2 17:09:34 2018 4 决策树ID3的实现
1.4K20发布于 2020-09-03 - 来自专栏阿黎逸阳的代码
决策树-ID3算法和C4.5算法
昆兰把这个算法称为ID3算法。 该算法一出，它的简洁和高效就引起了轰动。 接下来我们详细介绍ID3算法。 二、ID3算法详解 1 什么是熵 熵度量了事物的不确定性，越不确定的事物，熵越大。 了解了熵的概念，下面我们详细介绍ID3算法。 2 ID3算法 在决策树的每一个节点，我们都要选择最优的特征进行分裂。那么怎么定义在该次分裂中该特征是最优选择？ ID3算法采用信息增益来衡量变量是不是最优的。我们Gain(D,a)来表示信息增益，具体公式如下： ? 而且ID3算法没有考虑连续特征，比如长度是连续值，无法使用ID3算法。 同样的，对于缺失值和过拟合也都没有考虑，只是寻找信息增益最大的特征进行划分。 那我们要如何改进这个算法？ 其中，Gain(D,a)就是ID3算法中的信息增益，IV(a)就是和特征类别数目成正比的量。 IV(a)的具体公式如下： ?
1.4K20发布于 2020-09-08 - 来自专栏机器学习与统计学
ID3、C4.5、CART三种决策树的区别
ID3决策树 信息熵是度量样本集合纯度最常用的一种指标。假设样本集合D中第k类样本所占的比重为pk，那么信息熵的计算则为下面的计算方式 ? 当一个属性已经作为划分的依据，在下面就不在参与竞选了，我们刚才说过根结点代表全部样本，而经过根结点下面属性各个取值后样本又可以按照相应属性值进行划分，并且在当前的样本下利用剩下的属性再次计算信息增益来进一步选择划分的结点，ID3 C4.5决策树 C4.5决策树的提出完全是为了解决ID3决策树的一个缺点，当一个属性的可取值数目较多时，那么可能在这个属性对应的可取值下的样本只有一个或者是很少个，那么这个时候它的信息增益是非常高的，这个时候纯度很高 ，ID3决策树会认为这个属性很适合划分，但是较多取值的属性来进行划分带来的问题是它的泛化能力比较弱，不能够对新样本进行有效的预测。
90840发布于 2019-04-08
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号