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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。
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ID3算法是对CLS算法的改进，主要是摒弃了属性选择的随机性。
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。
基本原理：以信息增益/信息熵为度量，用于决策树结点的属性选择的标准，每次优先选取信息量最多（信息增益最大）的属性，即信息熵值最小的属性，以构造一颗熵值下降最快的决策树，到叶子节点处的熵值为0。
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。
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。
ID3算法是对CLS算法的改进，主要是摒弃了属性选择的随机性。
ID3算法最早是由罗斯昆（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”。
选择合适的实现环境和工具实现算法 ID3 给出分类规则 实验原理 决策树是一种最常见的分类算法，它包含有很多不同的变种，ID3算法是其中最简单的一种。ID3算法中最主要的部分就是信息熵和信息增益的计算。
1、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。
2、ID3算法是一种贪心算法，用来构造决策树。
3、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。
