ID3 算法

ID3 算法

• ID3 算法最早是由罗斯昆 (J.Ross Quinlan) 于1975年提出的一种决策树构建算法，算法的核心是“信息熵”，期望信息越小，信息熵越大，样本纯度越低。。
• ID3 算法是以信息论为基础，以信息增益为衡量标准，从而实现对数据的归纳分类
• 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的测试属性。

ID3 算法步骤：

• 1.初始化特征集合和数据集合
• 2.计算数据集合信息和所有特征的条件熵，选择信息增益最大的特征作为当前决策节点
• 3.更新数据集合和特征集合(删除上一步使用的特征，并按照特征值来划分不同分支的数据集合)
• 4.重复 2，3 两步，若子集值包含单一特征，则为分支叶子节点。

信息熵

$$H(D)=-\sum _{k=1}^K\frac{\left|C_k\right|}{|D|}{\log }_2\frac{\left|C_k\right|}{|D|}$$

K是类别，D是数据集，$C_k$是类别K下的数据集

条件熵

$$H(D|A)=\sum _{i=1}^n\frac{\left|D_i\right|}{|D|}H\left(D_i\right)$$
A是特征，i是特征取值

信息增益（ID3）

$$g(D,A)=H(D)-H(D|A)$$

特征选择的目的在于选取对训练数据能够分类的特征,关键是其准则

样本集合$D$对特征$A$的信息增益（ID3）

$$g(D,A)=H(D)-H(D|A)$$

其中，$H(D)$是数据集$D$的熵，$H(D_i)$是数据集$D_i$的熵，$H(D|A)$是数据集$D$对特征$A$的条件熵。 $D_i$是$D$中特征$A$取第$i$个值的样本子集，$C_k$是$D$中属于第$k$类的样本子集。$n$是特征$A$取 值的个数，$K$是类的个数。

ID3 算法缺点

ID3 没有剪枝策略，容易过拟合
信息增益准则对可取值数目较多的特征有所偏好，类似“编号”的特征其信息增益接近于 1
只能用于处理离散分布的特征没有考虑缺失值