Id3是最基础的决策树分类方法

资 源 简 介

Id3是最基础的决策树分类方法

详 情 说 明

ID3算法是最经典的决策树构建方法之一，主要用于解决分类问题。作为决策树家族的鼻祖，它奠定了后续算法如C4.5、CART的基础框架。该算法基于信息论中的熵概念，通过递归选择信息增益最大的特征进行节点分裂。

在MATLAB实现中，核心逻辑围绕三个关键步骤展开：首先计算当前数据集的熵值，作为系统不确定性的度量；然后遍历所有特征，分别计算按各特征划分后的信息增益；最后选择增益最大的特征作为当前节点，并对子集重复该过程直到满足终止条件（如纯度达标或特征耗尽）。

实现时需要注意处理连续特征离散化、防止过拟合剪枝等问题。虽然ID3仅支持离散特征且存在偏向多值特征的局限，但其清晰的"分而治之"思想为理解更复杂的树模型提供了重要切入点。该算法特别适合教学演示，能直观展示决策树如何通过问答式判断逼近分类目标。