如题所述
找一个适合用于ID3（信息增益）算法的简单数据集（100个样本以上）
找一个适合用于ID3（信息增益）算法的简单数据集（100个样本以上）
- 写回答
- 好问题 0 提建议
- 关注问题
分享- 邀请回答
-
0条回答 默认 最新
- 2025-08-19 19:48基于泰坦尼克号数据集的ID3、C4.5、CART以及CART剪枝算法的实现，不仅为数据科学的教学和实践提供了一个典型的案例，而且通过这个案例，我们可以深入探讨机器学习模型的构建、评估和优化过程，以及如何通过模型解释...
- 2022-09-20 14:27ID3算法，全称为Iterative Dichotomiser 3，是一种用于分类决策树构建的算法，由Ross Quinlan在1986年提出。它主要用于处理离散型特征的数据集，通过信息熵和信息增益来选择最优的特征进行划分，以构建决策树模型。...
- 2025-05-06 22:48ID3算法，作为决策树算法的一个经典代表，通过利用信息增益（Information Gain）作为特征选择的标准，构建出能够高效进行数据分类的树型结构模型。该算法由Ross Quinlan于1986年提出，主要用于处理分类问题，并且...
- 2025-08-10 13:25羚风雯的博客 ID3算法核心思想是，每次分裂都选择能最大程度降低系统不确定性的特征。信息增益是决策树（ID3算法）选择分裂特征的核心指标，它量化了。
- 2022-09-23 08:15ID3（Iterative Dichotomiser 3）算法是一种经典的决策树学习方法，主要用于分类任务。这个名为"ID3_java.rar"的压缩包文件包含了Java实现的ID3算法，是数据挖掘领域的一个重要工具。ID3算法由Ross Quinlan在1986年...
- 2025-06-21 08:47ID3算法基于信息增益准则进行属性选择，C4.5是ID3的改进版，它考虑了属性取值个数对决策树泛化能力的影响，并引入了增益率标准。CART算法采用基尼指数作为分裂标准，不仅能用于分类问题，还能用于回归问题。 决策树...
- 2021-01-22 11:35ID3算法的实现通常包括数据预处理、计算信息熵和信息增益、选择最佳属性、构建决策树等步骤。具体代码实现会涉及数据结构（如树节点、属性、类别等）的设计以及递归调用的逻辑。 六、实验报告与讨论分析 在完成ID3...
- 2025-09-22 08:00ID3算法是其中一种流行的决策树构建方法，其核心是基于信息增益这一概念来选择特征，从而对数据集进行划分，创建树状结构，用于预测和分类问题。 在使用ID3算法进行模型训练时，首先需要对数据集进行预处理，确保...
- 2024-10-29 18:34ID3算法是一种基于信息增益的决策树构建算法，由Ross Quinlan在1986年提出。ID3算法主要应用于数据挖掘、模式识别和机器学习等领域，通过构建决策树模型来预测或决策分类问题。以下是对ID3算法的详细解读。 首先，...
- 2026-01-12 14:10ID3算法是数据挖掘中一种经典的学习算法，它基于信息增益原则，用于决策树的构建。在机器学习领域，决策树是一种基本的分类和回归方法。ID3算法主要通过构建决策树来进行分类任务，即通过从上至下的递归方式，选择...
- 2020-06-17 12:39在葡萄酒数据集上，决策树会根据各特征的划分准则（如信息增益或基尼不纯度）构建树状结构，每片叶子代表一个类别。决策树易于理解和解释，同时也能够处理离散和连续的特征，因此在处理葡萄酒数据时十分适用。 此外...
- 2019-04-03 00:30本项目提供了一个C++版本的ID3算法实现，用户只需要提供以TXT格式的数据集，就可以训练出一棵决策树模型。 首先，我们来详细了解一下ID3算法的基本原理。ID3算法的核心思想是信息熵和信息增益。信息熵用于衡量数据...
- 2024-06-30 20:43算法会计算每个特征的信息增益（或其他评价指标），选择信息增益最大的特征进行分割，形成一个内部节点。然后，根据该特征的不同取值将数据划分为不同的子集，并递归地对这些子集构建子树，直至满足停止条件（例如，...
- 2024-06-28 23:14不易撞的网名的博客 在信息论中，熵描述了一条消息或一个信号所携带的信息量的期望值，即接收到该消息后所能消除的不确定性量。熵反映了数据集的纯度或不确定性，熵越高表示数据集中类别的分布越混杂，不确定性越大。的特征，因为这类...
- 2021-02-06 15:42通过这份ID3算法实现和测试数据，你可以亲自实践决策树的构建过程，理解信息增益和树的生长规则，同时也能观察到不同数据集对决策树结构的影响。这有助于你深入学习机器学习中的决策树算法及其在实际问题中的应用。
- 2025-10-21 14:56ID3算法的核心原理是基于信息增益或信息熵来评估数据纯度和特征重要性。其中，熵被定义为衡量数据集纯度的一种指标，而信息增益则用于量化划分某个特征后能够提升模型性能的程度。在决策树构建过程中，算法会反复...
- 2022-06-09 22:05这个资源包“用于教学目的的简单决策树数据结构和算法_julia_代码_文档_下载”提供了一个使用Julia语言实现的决策树库，非常适合初学者了解决策树的工作原理并实践编程。 首先，我们来探讨决策树的基本概念。决策树...
- 没有解决我的问题, 去提问
问题事件
系统已结题
10月31日
创建了问题
10月23日