决策树id3算法的优缺点,决策树三种算法

决策树id3算法过程 2023-01-14 02:56 227 墨鱼

决策树id3算法过程

决策树id3算法的优缺点,决策树三种算法

˙△˙ ID3算法是一种比较简单的决策树字段选择方法，它的基础理论清晰，但也有一些缺点。1)ID3算法在选择根节点和各内部节点中的分支属性时，采用信息增益作为评价标决策树ID3算法优缺点优点理论清晰，方法简单学习能力强缺点没有考虑到特征连续值的情况，即如人的身高、体重都是连续值，无法在ID3算法中应用，即ID3算法更适

ID3算法只能处理离散值的属性。信息增益度量存在一个内在偏置，它偏袒具有较多值的属性。ID3算法增长树的接下来讲解ID3 算法。1. 决策树的基本认识算法的基础就是上面提到的奥卡姆剃刀原理，越是小型的决策树越优于大的决策树，尽管如此，也不总是生成最小的树型结构，而是一个

ˋ＾ˊ 五、决策树ID3算法优缺点5.1 优点理论清晰，方法简单学习能力强5.2 缺点没有考虑到特征连续值的情况，即如人的身高、体重都是连续值，无法在ID3算法中应用，即ID3算法更适合做分类以信息增益作决策树主要的有点是模型具有很好的可读性，模型可以可视化，分类速度快(log(n) 的时间复杂度),本文介绍三种最常见的决策树算法—ID3,C4.5,CART,并介绍三种算法

(＊?↓˙＊) 缺点：只能处理离散型属性，并且对倾向于选择取值较多的属性；为什么？原因：信息增益反映的给定一个条件以后不确定性减少的程度，必然是分得越细的数据集确定性更高，也就是条大家都知道，机器学习中有很多算法，比如说决策树，随机森林，线性回归等等，其实这些算法都是有很多优点，同时也是有很多的缺点。我们在这篇文章中给大家介绍一下ID3

我们发现存在相同的信息增益，则选择分枝少的属性作为不流鼻涕分枝的结点，即肌肉疼属性。之后重复上诉步骤，完成下图1决策树的创建。1.5 ID3算法优缺点通过ID3算法的伪代码描述与实1. 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。1.1 思想从信息论的知识中我们知道：信息熵越大，从而样本纯度越

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