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福建微网站建设智能网站推广优化

news 2025/8/9 3:24:50

福建微网站建设,智能网站推广优化,做市场调查的网站免费,做网站推广的难点定义 ID3算法输入：训练数据集（T= { ( x 1 , y 1 ) , ( x 2 , y 2 ) , ⋯ , ( x N , y N ) } \left\{(x_1,y_1),(x_2,y_2),\cdots,(x_N,y_N)\right\} {(x1,y1),(x2,y2),⋯,(xN,yN)}），特征集A阀值 ε \varepsilon ε 输出：决策树T (1)若D中所有实例属于同一…

定义

ID3算法
输入：训练数据集（T= $\left\{(x_1,y_1),(x_2,y_2),\cdots,(x_N,y_N)\right\}$ ），特征集A阀值 $\varepsilon$

输出：决策树T

(1)若D中所有实例属于同一类 $C_k$ ,则T为单节点树，并将 $C_k$ 作为该节点的类标记，返回T；

(2)若A= $\varnothing$ ，则T为单节点树，并将D中实例数最大的类 $C_k$ 作为该节点的类标记，返回T；

(3)否则，需要计算A中各特征对D的信息增益，选择信息增益最大的特征 $A_g$ ；

(4)如果 $A_g$ 的信息增益小于阀值 $\varepsilon$ ，则置T为单节点树，并将D中实例数最大的类 $C_k$ 作为该节点的类标记，返回T；

(5)否则，对 $A_g$ 的每一可能值 $a_i$ ,依 $A_g=a_i$

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