id3算法

【机器学习-2】 | 决策树算法基础/信息熵本文将系统学习决策树算法，从决策树引入，理解信息熵、ID3与C4.5算法并剖析优缺点。读完可初步掌握决策树核心原理及经典算法，

使用ID3算法根据信息增益构建决策树熵的公式为：H ( S ) = − ∑ i = 1 n p i log ⁡ 2 ( p i ) H(S) = - \sum_{i=1}^n p_i \log_2(p_i) H(S)=−i=1∑npilog2(pi)

【机器学习-监督学习】决策树【作者主页】Francek Chen 【专栏介绍】 ⌈ ⌈ ⌈Python机器学习 ⌋ ⌋ ⌋ 机器学习是一门人工智能的分支学科，通过算法和模型让计算机从数据中学习，进行模型训练和优化，做出预测、分类和决策支持。Python成为机器学习的首选语言，依赖于强大的开源库如Scikit-learn、TensorFlow和PyTorch。本专栏介绍机器学习的相关算法以及基于Python的算法实现。【GitCode】专栏资源保存在我的GitCode仓库：https://gitcode.com/Morse_Chen

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《机器学习》决策树 ID3算法目录一、什么是决策树？1、概念2、优缺点3、核心4、需要考虑的问题二、决策树分类标准，ID3算法1、什么是ID3 算法

信息熵与信息增益在决策树生成中的使用决策树是机器学习算法的一种，它主要对给定数据集合根据相关属性生成一个类似树结构的一种决策机制。