ID3 决策树说明答案

【问题标题】：ID3 Decision Tree ClarificationID3 决策树说明
【发布时间】：2015-02-18 06:32:30
【问题描述】：

我目前正在实施 ID3 算法。我一直在经历经典的打网球示例，但是我似乎无法理解为什么属性 TEMPERATURE 被排除在最终树之外。谁能解释为什么会这样？

数据集

最终决策树

【问题讨论】：

【解决方案1】：

如何创建 ID3 树？

你要做的第一件事就是取出每个属性的信息增益。但是有一个规则，也许你在跳跃，它是： - 正面和负面的数量分析。如果所有具有该属性的记录作为结果只有正面或负面。你不用再问了。

知道这条规则解释了为什么在温度的情况下我没有继续添加后果。

但是如果在计算行数时有正面和负面的结果，您将需要问另一个问题，例如，您将查看所有可能的组合，例如晴天与阴天或雨天，信息增益最高的一个将是放置为该分支的子项。

该过程将这样做，直到您发现所有行都只有负数或正数。当它通过时，它会将结果定义为一张纸。

另外，重要的是要提到树会根据数据集的行数而增长。

我在 javascript 中实现了 ID3，我将存储库留在了托管它的位置。 https://github.com/Danils123/Id3Algoritmo.git

【讨论】：

【解决方案2】：

ID3 algorithm 在以下三种情况之一中结束：

子集中的每个元素都属于同一个类（+ 或 -），然后将节点变成叶子并用示例的类标记
没有更多的属性可供选择，但示例仍然不属于同一类（有些是+，有些是-），然后将节点变成叶子并用最常见的类标记子集中的示例
子集中没有示例，当父集中没有示例与所选属性的特定值匹配时会发生这种情况，例如，如果没有年龄 >= 100 的示例。那么叶子是已创建，并标有父集中示例中最常见的类。

以 Outlook：晴天和湿度：高/正常为例。有三排“高”排，他们都对网球说“不”。因此，出现第一个场景，并且可以创建叶子。有更多信息，但不需要它来做出决定。

【讨论】：