[machine learning] 决策树ID3算法

决策树是经常使用的数据挖掘的算法，原理是通过训练集创造一个树，然后对待分类的数据进行分类。决策树只适用于标称型数据，即离散化的数据。优点是数据的形式很容易理解，可以处理不相关的特征数据，缺点是无法给出数据的内在含义，并且ID3算法会产生过度匹配的问题。 一。决策树的一般流程 收集数据———准备数据（必须是标称型数据，数值型的数据需要离散化）——分析数据——训练算法（构造树）—— 测试算法（使用经验

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