摘要：
上一章主要描述了ID3算法的的原理，它是以信息熵为度量，用于决策树节点的属性选择，每次优选信息量最多的属性，以构造一颗熵值下降最快的决策树，到叶子节点处的熵值为0，此时每个叶子节点对应的实例集中的实例属于同一类。理想的决策树有三种：1.叶子节点数最少2.叶子加点深度最小3.叶子节点数最少且叶子节点深度最小。在实际的操作中还会设计到ID3算法的收敛，过度拟合等问题下面依次进行描述1.ID算法收敛2.... 阅读全文
摘要：
Contents<!--more--> 1. 决策树的基本认识 2. ID3算法介绍 3. 信息熵与信息增益 4. ID3算法的C++实现 1. 决策树的基本认识 决策树是一种依托决策而建立起来的一种树。在机器学习中，决策树是一种预测模型，代表的是一种对 象属性与对象值之间的一种映射关系，每一个节点 阅读全文