ID3算法流程图

ID3算法是一种决策树学习算法，它的主要流程如下： 1. 计算数据集的熵。 2. 选择信息增益比最大的属性作为当前节点的划分标准。 3. 根据选定的属性划分数据集，得到子数据集。 4. 对每个子数据集递归地应用步骤1-3，直到所有子数据集都属于同一类别，或者没有更多的属性可以选择为止。 5. 将得到的决策树转化为可读性较强的规则形式。 ID3算法的核心思想是利用信息增益来选择最优划分属性，从而构建一棵泛化能力较强的决策树。