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本文目录一览：

• 1、什么是ID3算法
• 2、阐述ID3算法处理连续型变量必须离散化的原因?
• 3、id3算法产生的一定是二叉树吗
• 4、id3算法采用什么选择属性
• 5、id3算法是什么?
• 6、为什么id3树不能处理连续性属性

什么是ID3算法

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算法是对CLS算法的改进，主要是摒弃了属性选择的随机性。

3、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。

4、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。

阐述ID3算法处理连续型变量必须离散化的原因?

) 所有属性必须为离散量；2) 所有的训练例的所有属性必须有一个明确的值；3) 相同的因素必须得到相同的结论且训练例必须唯一。

对于一般的线性回归模型，要求自变量的数据类型为连续型，故需要对离散的数据连续化，一般对有序离散采取0、..这类编码，对无序离散变量生成多个哑变量。

(2)ID3是非递增算法。(3)ID3是单变量决策树(在分枝节点上只考虑单个属性)，许多复杂概念的表达困难，属性相互关系强调不够，容易导致决策树中子树的重复或有些属性在决策树的某一路径上被检验多次。

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。

id3算法产生的一定是二叉树吗

1、决策树（decision tree）是一个树结构（可以是二叉树或非二叉树）。决策过程是从根节点开始，测试待分类项中相应的特征属性，并按照其值选择输出分支，直到到达叶子节点，将叶子节点存放的类别作为决策结果。

2、ID3算法全称为迭代二叉树3代算法(Iterative Dichotomiser 3)该算法要先进行特征选择，再生成决策树，其中特征选择是基于“信息增益”最大的原则进行的。但由于决策树完全基于训练集生成的，有可能对训练集过于“依赖”，即产生过拟合现象。

3、决策树主要有ID3，C5，CART等形式。ID3选取信息增益的属性递归进行分类，C5改进为使用信息增益率来选取分类属性。CART是Classfication and Regression Tree的缩写。表明CART不仅可以进行分类，也可以进行回归。

4、ID3算法是一种贪心算法，用来构造决策树。

5、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。

6、ID3算法设定一阈值，当最大信息增益小于阈值时，认为没有找到有较优分类能力的特征，没有往下继续分裂的必要。根据最大表决原则，将最多计数的类别作为此叶子节点。即回答前面所提出的第二个问题（停止分裂条件）。

id3算法采用什么选择属性

ID3算法通过计算每个属性的信息增益，认为信息增益高的是好属性，每次划分选取信息增益最高的属性为划分标准，重复这个过程，直至生成一个能完美分类训练样例的决策树。

ID3算法基于信息增益的分裂属性选择。基于信息增益的属性选择是指以信息熵的下降速度作为选择属性的方法。它以的信息论为基础，选择具有最高信息增益的属性作为当前节点的分裂属性。

1，ID3算法在选择根节点和内部节点分支属性时，采用信息增益作为评价标准。

ID3算法计算每个属性的信息增益，并选取具有最高增益的属性作为给定集合的测试属性。

id3算法是什么?

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。

为什么id3树不能处理连续性属性

ID3之所以无法处理缺失值、无法处理连续值、不剪纸等情况，主要是当时的重点并不是这些。C5算法与ID3近似，只是分裂标准从信息增益转变成 信息增益率。

) 所有属性必须为离散量；2) 所有的训练例的所有属性必须有一个明确的值；3) 相同的因素必须得到相同的结论且训练例必须唯一。

ID3算法不能处理具有连续值的属性，也不能处理具有缺失值的属性。ID3算法没有对决策树进行修剪的过程，噪声比较大。

ID3没有考虑连续特征，比如长度，密度都是连续值，无法在ID3运用。这大大限制了ID3的用途。ID3采用信息增益大的特征优先建立决策树的节点。很快就被人发现，在相同条件下，取值比较多的特征比取值少的特征信息增益大。

决策树主要有ID3，C5，CART等形式。ID3选取信息增益的属性递归进行分类，C5改进为使用信息增益率来选取分类属性。CART是Classfication and Regression Tree的缩写。表明CART不仅可以进行分类，也可以进行回归。

ID3算法优缺点分析 优点：构建决策树的速度比较快，算法实现简单，生成的规则容易理解。

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