[machine learning] 決策樹ID3算法

決策樹是經常使用的數據挖掘的算法，原理是通過訓練集創造一個樹，然後對待分類的數據進行分類。決策樹只適用於標稱型數據，即離散化的數據。優點是數據的形式很容易理解，可以處理不相關的特徵數據，缺點是無法給出數據的內在含義，並且ID3算法會產生過度匹配的問題。 一。決策樹的一般流程 收集數據———準備數據（必須是標稱型數據，數值型的數據需要離散化）——分析數據——訓練算法（構造樹）—— 測試算法（使用經驗

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