Experiment: from the above learning, we can know that the core of ID3 的简体中文翻译

Experiment: from the above learning

Experiment: from the above learning, we can know that the core of ID3 should be to select the characteristics of the corresponding information gain criteria on each node of the decision tree and construct the tree recursively. The specific method is: from the root node (root Node) first, calculate the information gain of all possible features for the node, select the feature with the largest information gain as the feature of the node, and establish the sub node according to the different values of the feature; then call the above methods recursively for the sub node to build the decision tree; until the information gain of all features is small or there is no feature to choose, finally get a decision tree.The training set is as follows:
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实验:通过以上学习,我们可以知道ID3的核心应该是在决策树的每个节点上选择相应信息获取标准的特征,然后递归地构造树。具体方法是:首先从根节点(root Node)计算该节点所有可能特征的信息增益,选择信息增益最大的特征作为该节点的特征,并根据该子节点建立子节点。要素的不同值;然后为子节点递归调用上述方法建立决策树。直到所有特征的信息增益很小或没有特征可供选择为止,最后获得决策树。<br>训练集如下:
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实验:从以上学习中,我们可以知道ID3的核心应该是选择决策树每个节点上相应信息增益标准的特征,并反复构建树。具体方法是:首先从根节点(根节点)计算节点所有可能要素的信息增益,选择信息增益最大的要素作为节点的特征,并根据该要素的不同值建立子节点;然后递归调用上述方法,以便子节点生成决策树;直到所有要素的信息增益小或没有功能可供选择,最后得到一个决策树。<br>培训设置如下:
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实验:通过以上的学习,我们可以知道ID3的核心应该是在决策树的每个节点上选择相应的信息获取准则的特征,并递归地构造决策树。具体方法是:从根节点(根节点)开始,计算该节点所有可能特征的信息增益,选择信息增益最大的特征作为该节点的特征,根据特征的不同值建立子节点,然后递归调用上述方法,使子节点建立决策树,直到所有特征的信息增益很小或没有特征可供选择,最后得到决策树。<br>训练集如下:<br>
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