机器学习2：决策树--基于信息增益的ID3算法

10月前作者：Blossom i 分类：Toy博客阅读(53) 违法举报

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了机器学习2：决策树--基于信息增益的ID3算法。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

1.决策树的简介

机器学习2：决策树--基于信息增益的ID3算法,机器学习,机器学习,人工智能

机器学习2：决策树--基于信息增益的ID3算法,机器学习,机器学习,人工智能

建立决策树的过程可以分为以下几个步骤：

计算每个特征的信息增益或信息增益比，选择最优的特征作为当前节点的划分标准。

根据选择的特征将数据集划分为不同的子集。

对每个子集递归执行步骤 1 和步骤 2，直到满足终止条件。

构建决策树，并输出。

基于信息增益的ID3算法；

ID3算法：

计算每个特征的信息增益。信息增益 = H(D) - H(D|A)，其中H(D)是样本的熵，H(D|A)是在特征A给定的条件下样本的条件熵。

选择信息增益最大的特征作为当前节点的划分标准。

对每个特征值创建一个子节点，并递归地执行步骤 1 和步骤 2。

机器学习2：决策树--基于信息增益的ID3算法,机器学习,机器学习,人工智能

（1）信息熵的计算

机器学习2：决策树--基于信息增益的ID3算法,机器学习,机器学习,人工智能

案例1

机器学习2：决策树--基于信息增益的ID3算法,机器学习,机器学习,人工智能

案例2

机器学习2：决策树--基于信息增益的ID3算法,机器学习,机器学习,人工智能

（2）信息增益 Gain

机器学习2：决策树--基于信息增益的ID3算法,机器学习,机器学习,人工智能

案例1

机器学习2：决策树--基于信息增益的ID3算法,机器学习,机器学习,人工智能文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-737133.html

到了这里，关于机器学习2：决策树--基于信息增益的ID3算法的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请点击违法举报进行投诉反馈，一经查实，立即删除！

分享到：

领支付宝红包赞助服务器费用

机器学习---决策树的划分依据（熵、信息增益、信息增益率、基尼值和基尼指数）

1. 熵物理学上，熵 Entropy 是“混乱”程度的量度。系统越有序，熵值越低；系统越混乱或者分散，熵值越⾼。 1948年⾹农提出了信息熵（Entropy）的概念。从信息的完整性上进⾏的描述：当系统的有序状态⼀致时，数据越集中的地⽅熵值越⼩，数据越分散的地⽅熵值

2024年02月10日
浏览(46)
决策树——ID3算法

所谓决策树，顾名思义，是一种树，一种依托于策略抉择而建立起来的树。机器学习中，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，而每个分叉路径则代表的是某个可能的属性值，而每个叶子节点则对应根节点到

2024年02月03日
浏览(47)
基于weka手工实现ID3决策树

相比于logistic回归、BP网络、支持向量机等基于超平面的方法，决策树更像一种算法，里面的数学原理并不是很多，较好理解。决策树就是一个不断地属性选择、属性划分地过程，直到满足某一情况就停止划分。当前样本全部属于同一类别了（信息增益为0）；已经是空叶子

2024年02月14日
浏览(51)
在西瓜数据集上用Python实现ID3决策树算法完整代码

在西瓜数据集上用Python实现ID3决策树算法完整代码 1、决策树算法代码ID3.py 2、可视化决策树代码visual_decision_tree.py 3、贴几张运行结果图 1、生成的可视化决策树 2、代码运行结果输出每次划分的每个属性特征的信息增益以及最后的决策树 3、记事本上手动跑程序的草图

2024年02月08日
浏览(47)
【数据挖掘】决策树归纳中ID3算法讲解及构建决策树实战（图文解释超详细）

需要完整PPT请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~ 分类是一种重要的数据分析形式。数据分类也称为监督学习，包括学习阶段（构建分类模型）和分类阶段（使用模型预测给定数据的类标号）两个阶段。数据分类方法主要有决策树归纳、贝叶斯分类、K-近邻分类、支持向量机

2023年04月09日
浏览(45)
【海量数据挖掘/数据分析】之决策树模型（决策树模型、决策树构成、决策树常用算法、决策树性能要求、信息增益、信息增益计算公式、决策树信息增益计算实例）

目录【海量数据挖掘/数据分析】之决策树模型（决策树模型、决策树构成、决策树常用算法、决策树性能要求、信息增益、信息增益计算公式、决策树信息增益计算实例）一、决策树模型 1、常用算法 2、属性划分策略 3、其他算法三、决策树算法性能要求四、决策树模型

2024年02月13日
浏览(57)
决策树分类算法（一）（信息熵，信息增益，基尼指数计算）

觉得有用的请先点赞后收藏!不要只收藏不点赞! 例子： : I ( x ) = log ⁡ 2 1 p = − log ⁡ 2 p I(x)=log_{2}{frac{1}{p}}=-log_{2}{p} I ( x ) = lo g 2 p 1 = − lo g 2 p 假设中国足球队和巴西足球队曾经有过8次比赛，其中中国队胜1次。以U表示未来的中巴比赛中国队胜的事件，那么U的先

2024年01月16日
浏览(44)
ID3 决策树

西瓜数据集D如下: 编号色泽根蒂敲声纹理脐部触感好瓜 1 青绿蜷缩浊响清晰凹陷硬滑是 2 乌黑蜷缩沉闷清晰凹陷硬滑是 3 乌黑蜷缩浊响清晰凹陷硬滑是 4 青绿蜷缩沉闷清晰凹陷硬滑是 5 浅白蜷缩浊响清晰凹陷硬滑是 6 青绿稍蜷浊响清晰稍凹软粘

2024年02月13日
浏览(58)
决策树ID3

学习地址: https://www.bilibili.com/video/BV1Cq4y1S7k1/?spm_id_from=333.1007.top_right_bar_window_history.content.clickvd_source=de1f9cbc33f7115533aa33c9d6b5257b ID3算法画出决策树关系： gain=E-info 先算天气的信息增益算气温的信息增益算湿度的信息增益算风的信息增益选择信息增益最大的作为根节点画出根

2024年02月12日
浏览(49)
决策树之ID3的matlab实现

森林内的两条分叉路，我选择了人迹罕见的一条，从此一切变得不一样。 ------佛洛斯特Robert Frost 目录一 .决策树介绍 1.1 相关概念 1.2 图形表示 1.3 规则表示二.决策树的信息计算三.ID3相关介绍 3.1 ID3算法概述 3.2 算法流程四.matlab实现

2024年02月11日
浏览(65)