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ID3算法

1.1、核心思想

在决策树各个结点上应用信息增益准则选择特征，递归地构建决策树。

1.2、具体方法

从根结点（root node）开始，对结点计算所有可能的特征信息增益，选择信息增益最大的特征作为结点的特征，由该特征的不同取值建立子结点；再对子结点递归地调用以上方法，构建决策树；直到所有特征的信息增益均很小或没有特征可以选择未知。最后得到一个决策树。

1.3、算法流程

输入：训练数据集D，特征集A，阈值ϵ

输出：决策树T

ID3算法_第1张图片

1.4、ID3算法的缺点

  1. ID3 没有剪枝策略，容易过拟合
  2. 信息增益准则对可取值数目较多的特征有所偏好
  3. 只能用于处理离散分布的特征
  4. 没有考虑缺失值

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