ID3算法流程图

ID3算法流程图描述了一种决策树学习算法的工作流程。首先，算法从训练数据集中选择一个特征作为当前节点的划分标准。然后，根据该特征的不同取值将数据集划分为若干个子集。接下来，算法计算每个子集的信息增益，选择具有最大信息增益的特征作为当前节点的划分标准。这个过程会递归地在每个子集中进行，直到满足停止条件（如：所有样本属于同一类别或达到预设的最大深度等）。最后，通过回溯找到从根节点到叶节点的一条路径，构建出一棵决策树。