决策树生成算法与ID3算法java实现

算法过程 数据 最终需要分类的属性为“电脑”，它有2个不同值0和1，1有4个样本，0有2个样本。 为计算每个属性的信息增益，我们首先给定样本电脑分类所需的期望信息： I(4,2)=-4/6log2(4/6)-2/6log2(2/6)=0.918 从“性别”属性开始。 “性别”=1，有3个“电脑”=1，2个“电脑”=0； “性别”=0，有1个“电脑”=1，没有“电脑”=0。 i= -3/5log2(

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