ID3（Iterative Dichotomiser 3）算法是由罗斯昆（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”（information entropy）。这个算法是通过计算出每个属性的信息增益，来选取信息增益（information gain）最高的属性来作为决策树划分的属性和标准。为什么要选取信息增益最高的属性来划分，我们来看一下下面这个公式：
2025年决策树---ID3算法的理解
决策树---ID3算法的理解ID3 Iterative Dichotomiser 3 算法是由罗斯昆 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 information entropy 这个算法是通过计算出每个属性的信息增益 来选取信息增益
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