id3演算法

❶ id3演算法代碼

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❷ 向大神求教！python寫的決策樹的ID3演算法怎麼一直提示bestfeat=labels[bestfeat_index]超出索引啊！

1、對當前訓練集，計算各屬性的信息增益（假設有屬性A1,A2,…An）；
2、選擇信息增益最大的屬性Ak（1<=k<=n），作為根節點；
3、把在Ak處取值相同的例子歸於同一子集，作為該節點的一個樹枝，Ak取幾個值就得幾個子集；
4、若在某個子集中的所有樣本都是屬於同一個類型（本位只討論正(Y)、反(N)兩種類型的情況），則給該分支標上類型號作為葉子節點；
5、對於同時含有多種（兩種）類型的子集，則遞歸調用該演算法思路來完成樹的構造。

❸ id3演算法是什麼

ID3演算法是一種貪心演算法，用來構造決策樹。ID3演算法起源於概念學習系統（CLS），以信息熵的下降速度為選取測試屬性的標准，即在每個節點選取還尚未被用來劃分的具有最高信息增益的屬性作為劃分標准，然後繼續這個過程，直到生成的決策樹能完美分類訓練樣例。

ID3演算法的背景

ID3演算法最早是由羅斯昆（J. Ross Quinlan）於1975年在悉尼大學提出的一種分類預測演算法，演算法的核心是「信息熵」。ID3演算法通過計算每個屬性的信息增益，認為信息增益高的是好屬性，每次劃分選取信息增益最高的屬性為劃分標准，重復這個過程，直至生成一個能完美分類訓練樣例的決策樹。

❹ id3演算法產生的一定是二叉樹嗎

ID3(IterativeDichotomiser3)生成樹的時候，是選擇具有最大信息增益的那個特徵作為樹的根節點，其子節點分別是根節點特徵的不同取值。顯然，特徵的取值可以是兩個，也可以是多個，所以可以知道ID3產生的樹不一定是二叉樹。可以在周志華《機器學習》77頁的圖示看到一顆ID3產生的多叉樹。

❺ ID3演算法的ID3演算法

ID3演算法是由Quinlan首先提出的。該演算法是以資訊理論為基礎，以信息熵和信息增益度為衡量標准，從而實現對數據的歸納分類。以下是一些資訊理論的基本概念：
定義1：若存在n個相同概率的消息，則每個消息的概率p是1/n，一個消息傳遞的信息量為-Log2(1/n)
定義2：若有n個消息，其給定概率分布為P=(p1,p2…pn)，則由該分布傳遞的信息量稱為P的熵，記為
。
定義3：若一個記錄集合T根據類別屬性的值被分成互相獨立的類C1C2..Ck，則識別T的一個元素所屬哪個類所需要的信息量為Info(T)=I(p)，其中P為C1C2…Ck的概率分布，即P=(|C1|/|T|,…..|Ck|/|T|)
定義4：若我們先根據非類別屬性X的值將T分成集合T1,T2…Tn，則確定T中一個元素類的信息量可通過確定Ti的加權平均值來得到，即Info(Ti)的加權平均值為：
Info(X, T)=(i=1 to n 求和)((|Ti|/|T|)Info(Ti))
定義5：信息增益度是兩個信息量之間的差值，其中一個信息量是需確定T的一個元素的信息量，另一個信息量是在已得到的屬性X的值後需確定的T一個元素的信息量，信息增益度公式為：
Gain(X, T)=Info(T)-Info(X, T)
ID3演算法計算每個屬性的信息增益，並選取具有最高增益的屬性作為給定集合的測試屬性。對被選取的測試屬性創建一個節點，並以該節點的屬性標記，對該屬性的每個值創建一個分支據此劃分樣本.
數據描述
所使用的樣本數據有一定的要求,ID3是:
描述-屬性-值相同的屬性必須描述每個例子和有固定數量的價值觀。
預定義類-實例的屬性必須已經定義的,也就是說,他們不是學習的ID3。
離散類-類必須是尖銳的鮮明。連續類分解成模糊范疇(如金屬被「努力,很困難的,靈活的,溫柔的,很軟」都是不可信的。
足夠的例子——因為歸納概括用於(即不可查明)必須選擇足夠多的測試用例來區分有效模式並消除特殊巧合因素的影響。
屬性選擇
ID3決定哪些屬性如何是最好的。一個統計特性,被稱為信息增益,使用熵得到給定屬性衡量培訓例子帶入目標類分開。信息增益最高的信息(信息是最有益的分類)被選擇。為了明確增益,我們首先從資訊理論借用一個定義，叫做熵。每個屬性都有一個熵。

❻ ID3演算法的背景知識

ID3演算法最早是由羅斯昆（J. Ross Quinlan）於1975年在悉尼大學提出的一種分類預測演算法，演算法的核心是「信息熵」。ID3演算法通過計算每個屬性的信息增益，認為信息增益高的是好屬性，每次劃分選取信息增益最高的屬性為劃分標准，重復這個過程，直至生成一個能完美分類訓練樣例的決策樹。
決策樹是對數據進行分類，以此達到預測的目的。該決策樹方法先根據訓練集數據形成決策樹，如果該樹不能對所有對象給出正確的分類，那麼選擇一些例外加入到訓練集數據中，重復該過程一直到形成正確的決策集。決策樹代表著決策集的樹形結構。
決策樹由決策結點、分支和葉子組成。決策樹中最上面的結點為根結點，每個分支是一個新的決策結點，或者是樹的葉子。每個決策結點代表一個問題或決策，通常對應於待分類對象的屬性。每一個葉子結點代表一種可能的分類結果。沿決策樹從上到下遍歷的過程中，在每個結點都會遇到一個測試，對每個結點上問題的不同的測試輸出導致不同的分支，最後會到達一個葉子結點，這個過程就是利用決策樹進行分類的過程，利用若干個變數來判斷所屬的類別。

❼ 數據挖掘ID3演算法有一些不懂

十經典算： 我看譚磊本書 面網站給答案： 1. C4.5 C4.5算機器習算種類決策樹算,其核算ID3算. C4.5算繼承ID3算優點並幾面ID3算進行改進： 1) 用信息增益率選..

❽ ID3演算法的介紹

ID3演算法是一種貪心演算法，用來構造決策樹。ID3演算法起源於概念學習系統（CLS），以信息熵的下降速度為選取測試屬性的標准，即在每個節點選取還尚未被用來劃分的具有最高信息增益的屬性作為劃分標准，然後繼續這個過程，直到生成的決策樹能完美分類訓練樣例。

❾ 簡述ID3演算法基本原理和步驟

1.基本原理：
以信息增益/信息熵為度量，用於決策樹結點的屬性選擇的標准，每次優先選取信息量最多（信息增益最大）的屬性，即信息熵值最小的屬性，以構造一顆熵值下降最快的決策樹，到葉子節點處的熵值為0。（信息熵 無條件熵 條件熵 信息增益 請查找其他資料理解）
決策樹將停止生長條件及葉子結點的類別取值：
①數據子集的每一條數據均已經歸類到每一類，此時，葉子結點取當前樣本類別值。
②數據子集類別仍有混亂，但已經找不到新的屬性進行結點分解，此時，葉子結點按當前樣本中少數服從多數的原則進行類別取值。
③數據子集為空，則按整個樣本中少數服從多數的原則進行類別取值。

步驟：
理解了上述停止增長條件以及信息熵，步驟就很簡單

❿ 為什麼叫id3演算法，id3全稱是什麼input dataset

Iterative Dichotomiser 3 迭代二叉樹3代