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决策树之ID3算法及其Python实现
ID3算法是一种基于信息增益属性选择的决策树学习方法。核心思想是：通过计算属性的信息增益来选择决策树各级节点上的分裂属性，使得在每一个非叶子节点进行测试时，获得关于被测试样本最大的类别信息。
采用ID3算法。根据查询人工智能相关信息得知，人工智能算法采用ID3算法更新记录决策树。决策树的生成，采用ID3算法（也包含了C5算法），使用python实现，更新了tree的保存和图示。
由于ID3算法只能用于标称型数据，因此用在对连续型的数值数据上时，还需要对数据进行离散化，离散化的方法稍后说明，此处为了简化，先使用每一种特征所有连续性数值的中值作为分界点，小于中值的标记为1，大于中值的标记为0。
要弄清楚这个问题，首先要弄懂决策树三大流行算法IDC5和CART的原理，以及sklearn框架下DecisionTreeClassifier的帮助文档。3个算法的主要区别在于度量信息方法、选择节点特征还有分支数量的不同。
CLS算法 最原始的决策树分类算法，基本流程是，从一棵空数出发，不断地从决策表选取属性加入数的生长过程中，直到决策树可以满足分类要求为止。CLS算法存在的主要问题是在新增属性选取时有很大的随机性。
如何理解决策树的生长过程是对变量空间的反复划分过程如下：决策树的生长过程本质是对训练样本的反复分组过程，决策树的各个分枝是在数据的不断分组的过程中逐渐生长出来的。
人工智能算法用什么更新记录决策树
CLS算法 最原始的决策树分类算法，基本流程是，从一棵空数出发，不断地从决策表选取属性加入数的生长过程中，直到决策树可以满足分类要求为止。CLS算法存在的主要问题是在新增属性选取时有很大的随机性。
构建决策树的三种算法是：CHAID、CART、ID3。CHAID CHAID算法的历史较长，中文简称为卡方自动相互关系检测。CHAID应用的前提是因变量为类别型变量。
人工智能十大算法——随机森林计算方法 随机森林是一种有监督学习计算方法，基于决策树为学习器的集成学习计算方法。
神经网络神经网络是由多个节点组成的模型，模拟人脑的处理方式。该模型使用多个输入值来计算输出值，中间可能包含多层节点。神经网络是解决多种问题的强大算法。
人工智能常用的算法有：线性回归、逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。线性回归 线性回归（Linear Regression）可能是最流行的机器学习算法。
决策树分类用什么算法最好?
常见决策树分类算法 CLS算法 最原始的决策树分类算法，基本流程是，从一棵空数出发，不断地从决策表选取属性加入数的生长过程中，直到决策树可以满足分类要求为止。CLS算法存在的主要问题是在新增属性选取时有很大的随机性。
问题一：决策树算法是按什么来进行分类的 决策树算法是一种逼近离散函数值的方法。它是一种典型的分类方法，首先对数据进行处理，利用归纳算法生成可读的规则和决策树，然后使用决策对新数据进行分析。
贪心算法。贪心算法是一种常用的决策树构建方法，它通过每次选择当前最优的决策来构建决策树，最终得到最优的决策序列。贪心算法的优点是简单高效，但它不能保证得到全局最优解，可能会出现局部最优的情况。
决策树是什么?
数据挖掘中决策树是一种经常要用到的技术，可以用于分析数据，同样也可以用来作预测。从数据产生决策树的机器学习技术叫做决策树学习， 通俗说就是决策树。
决策树是一种基于树形结构的机器学习算法，用于分类和回归任务。决策树的每个节点代表一个特征或属性，并根据该特征将数据集分为不同的分支。每个分支代表一个可能的状态或类别，决策树的构建过程是一个逐步细化分类的过程。
决策树是数学、计算机科学与管理学中经常使用的工具。决策论中 (如风险管理)，决策树(Decision tree)由一个决策图和可能的结果(包括资源成本和风险)组成， 用来创建到达目标的规划。
定义决策树 ：分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构。决策树由结点(node)和有向边(directed edge)组成。结点又分为内部结点(internal node)和叶结点(leaf node)。
决策树又称判定树，是一种呈树状的图形工具，适合于描述处理中具有多种策略，要根据若干条件的判定，确定所采用策略的情况。
构建决策树的三种算法是什么
决策树求解算法有：ID3，C5，CART等。决策树算法是一种逼近离散函数值的方法。它是一种典型的分类方法，首先对数据进行处理，利用归纳算法生成可读的规则和决策树，然后使用决策对新数据进行分析。
ID3算法是最早成型的决策树算法。ID3的算法核心是在决策树各个节点上应用信息增益准则来选择特征，递归构建决策树。
常见决策树分类算法 CLS算法 最原始的决策树分类算法，基本流程是，从一棵空数出发，不断地从决策表选取属性加入数的生长过程中，直到决策树可以满足分类要求为止。CLS算法存在的主要问题是在新增属性选取时有很大的随机性。
决策树建立并用来辅助决策，是一种特殊的树结构。决策树是一个利用像树一样的图形或决策模型的决策支持工具，包括随机事件结果，资源代价和实用性。它是一个算法显示的方法。
决策树学习算法是以实例为基础的归纳学习算法，本质上是从训练数据集中归纳出一组分类规则，与训练数据集不相矛盾的决策树可能有多个，也可能一个也没有。
构造就是生成一棵完整的决策树。简单来说，构造的过程就是选择什么属性作为节点的过程，那么在构造过程中，会存在三种节点：根节点：就是树的最顶端，最开始的那个节点。
ID3算法的背景知识
1、ID3算法是一种基于信息增益属性选择的决策树学习方法。核心思想是：通过计算属性的信息增益来选择决策树各级节点上的分裂属性，使得在每一个非叶子节点进行测试时，获得关于被测试样本最大的类别信息。
2、ID3算法 对CLS算法的最大改进是摒弃了属性选择的随机性，利用信息熵的下降速度作为属性选择的度量。ID3是一种基于信息熵的决策树分类学习算法，以信息增益和信息熵，作为对象分类的衡量标准。
3、ID3算法是由Quinlan首先提出的。该算法是以信息论为基础，以信息熵和信息增益度为衡量标准，从而实现对数据的归纳分类。
到此，以上就是小编对于人工智能 决策树的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。
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