决策树之 ID3 算法

ID3算法是一种决策树学习算法，由Ross Quinlan于1986年提出。它的目标是通过计算信息增益来选择最佳的划分属性，从而构建一棵泛化能力强、预测准确率高的决策树。ID3算法的核心思想是：每次选择一个最优的属性作为划分属性，使得各个子集中的样本尽可能地属于同一类别，从而提高分类的准确性。ID3算法具有简单、直观、易于实现等优点，但也存在一些局限性，如对连续属性的处理能力较弱、容易产生过拟合等问题。尽管如此，ID3算法仍然是决策树领域的一个重要基石，为后续决策树算法的发展奠定了基础。