ID3是数据挖掘分类中的一种（是一种if-then的模式），其中运用到熵的概念，表示随机变量不确定性的度量H（x）=-∑pi *log pi信息增益是指特征A对训练数据集D的信息增益g（D，A），定义为集合D的经验熵H（D）与特征A给定条件下D的经验条件熵H（D|A）之差g（D，A）=H（D）-H（D|A）其中H（Y|X）=∑pi H（Y|X=xi)Pi=P(x=xi)ID3 是一种自顶向下增长树
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2023-07-06 22:19:57
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本文将详细介绍ID3算法，其也是最经典的决策树分类算法。1、ID3算法简介及基本原理 ID3算法基于信息熵来选择最佳的测试属性，它选择当前样本集中具有最大信息增益值的属性作为测试属性；样本集的划分则依据测试属性的取值进行，测试属性有多少个不同的取值就将样本集划分为多少个子样本集，同时决策树上相应于该样本集的节点长出新的叶子节点。ID3算法根据信息论的理论，采用划分后样本集的不确定性作为衡
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2023-07-20 21:14:25
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ID3算法就是这样的一个算法，他能够找出我们上面提到的最有用的参考属性。ID3算法是由J.Ross.Quinlan在1975年提出的一种基于信息论的分类预测算法，该算法的核心是“信息熵”。下面是对信息熵的一种通俗的理解：信息熵其实就是描绘了一组数据的有序程度，一组数据越是有序信息熵也就越底，一种极端的情况是一组数据中只有一个非0值，其他都是0，那么熵就是0。另外一种情况是，如果一组数据越是无序信
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2023-09-01 14:14:10
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# 使用 Python 实现 ID3 算法构建决策树
在机器学习领域，决策树是一种常用的算法，用于分类和回归问题。其中，ID3（Iterative Dichotomiser 3）是一种著名的决策树算法，由 Ross Quinlan 在 1986 年提出。ID3 算法通过计算信息增益来选择最佳属性进行划分，本文将介绍如何在 Python 中实现 ID3 算法，并通过实例进行演示。
## ID3
## Android ID3实现方法
### 整体流程
通过以下表格展示整个实现Android ID3的步骤：
```mermaid
erDiagram
确定数据集 --> 数据预处理
数据预处理 --> 构建决策树
构建决策树 --> 对新数据进行分类
```
### 具体步骤及代码示例
1. **确定数据集**
首先需要准备一个包含训练数据的数据集，数据集应
最近研究树模型，从最简单的决策树开始研究，扼要的说下最简单的ID3算法。对于机器学习的数据: train_x, train_y, test_x, test_y。当然test_y通常是被预测的值。对于决策树而言，就是事先利用train_x与train_y建立一颗泛化性能足够好的树，以供后期分类test_x。1.ID3算法的特征只能是标称属性；对于数值属性，则必须做离散化处理。如下图（这是一个已经被训
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2023-09-01 14:14:17
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http://www.cise.ufl.edu/~ddd/cap6635/Fall-97/Short-papers/2.htm
Abstract This paper details the ID3 classification algorithm. Very simply, ID3 builds a decision tree from a fixed set of exa
原创
2023-06-09 10:54:47
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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，再根据第二个属性将剩余的区分开。决策树的算
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2023-07-21 18:27:54
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一、决策树之ID3算法简述 1976年-1986年，J.R.Quinlan给出ID3算法原型并进行了总结，确定了决策树学习的理论。这可以看做是决策树算法的起点。1993，Quinlan将ID3算法改进成C4.5算法，称为机器学习的十大算法之一。ID3算法的另一个分支是CART(Classification adn Regression Tree, 分类回归决策树)，用于预测。这样，决策树理论完全
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2023-07-06 22:20:16
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一、基础知识准备：1.标称型 & 数值型标称型：标称型目标变量的结果只有在有限的目标集中取值，如True、False（标称型目标变量主要用于分类）数值型：数值型目标变量则可以从无限的数值集合中取值，如0.100、42.001等（数值型目标变量主要用于回归分析）2.信息熵 & 信息增益信息熵：度量数据集合无序程度的量 信息增益：信息熵（划分数据集前） - 信息熵(划分数据集后)3.
ID3算法是一种贪心算法，用来构造决策树。ID3算法起源于概念学习系统（CLS），以信息熵的下降速度为选取测试属性的标准，即在每个节点选取还尚未被用来划分的具有最高信息增益的属性作为划分标准，然后继续这个过程，直到生成的决策树能完美分类训练样例。1背景知识
ID3算法最早是由罗斯昆（J. Ross Quinlan）于1975年在悉尼大学提出的一种分类预测算法，算法的核心是“信息熵”。ID3算
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2023-12-20 06:05:44
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都在代码里了from math import log
def calcShannonEnt(dataSet):
numEntries = len(dataSet)
labelCounts = {}
for featVec in dataSet:
currentLabel = featVec[-1]
if currentLabel not in labelCounts.keys():
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2023-10-04 13:55:58
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1. 该python实现没有考虑到overfitting。# coding=utf-8
from numpy import *
from math import log
#下面的函数用来计算香农熵 H=sum(-p(xi)log(p(xi))) 其中xi指的是每种类别所占的比例
def calcShannonEnt(dataSet):
numEntries=len(dataSet)#数据
本文讲的是数据挖掘中的ID3，这个有很多人
原创
2022-04-21 17:05:03
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# 如何实现Android ID3解析
## 1. 概述
在Android开发中，ID3标签是用于存储音频文件信息的一种元数据标签。在本文中，我们将学习如何解析一个包含ID3标签的音频文件，并获取其中的信息。
## 2. 流程
下面是实现Android ID3解析的整体流程：
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 1 | 读取音频文件 |
| 2 | 解析I
实验目录实验环境简介决策树（decision tree）信息熵信息增益（应用于ID3算法）信息增益率（在C4.5算法中使用）基尼指数（被用于CART算法）实验准备数据集算法大体流程实验代码训练集数据读入信息熵代码算法流程结构（ID3和C4.5部分）CART算法可视化剪枝 实验环境Python:3.7.0Anconda:3-5.3.1 64位操作系统:win10开发工具:sublime text(
作者：chen_h 决策树算法将原始数据转换为基于规则的决策树。这里 ID3 是最常见的决策树算法之一。首先，它于 1986 年推出，它是 Iterative Dichotomiser 的首字母缩写。首先，二分法意味着，我们会把东西分成两个完全相反的东西。这就是为什么，算法迭代地将属性分为两组，这两组是最主要的属性，另一组是构造树。然后，它计算每个属性的熵和信息增益。通过这种方式，可以建立最主要的
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2023-11-15 19:44:01
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本文讲的是数据挖掘中的ID3，这个有很多人做...
本文讲的是数据挖掘中的ID3，这个有很多人做了，我也没有说什么改善，只是要考试，用我考试记录的来写，具有很大主观性，如果看到有觉得不对或感觉不好，请关掉浏览器或和我说，请不要生气或发不良的言论。决策树使用属性划分那么简单的，我有一只猫，不是吃的东西他就回去吃，吃的东西中，不给猫吃的，他就会吃。那么我们拿出一个东西，他就会根据构建的判断ID3算法是由Quinlan首先提出的，该算法是
原创
2021-06-24 14:17:33
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&nbs
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2023-12-19 19:36:10
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