本文主要是介绍决策树-id3算法要点和难点具体应用，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
ID3（Iterative Dichotomiser 3）是一种决策树学习算法，由Ross Quinlan在1986年提出。ID3算法使用信息增益（Information Gain）作为选择划分属性的标准，旨在生成一颗决策树来对实例进行分类。下面简要介绍ID3算法的主要步骤：
数据准备：
确保数据集是分类问题，且特征值都是离散的。
如果特征值包含缺失值或连续值，需要进行预处理（如填充缺失值、离散化连续值）。
计算信息增益：
对于数据集中的每个特征，计算其信息增益。
信息增益用于衡量使用该特征进行划分后，数据集纯度提升的程度。
信息增益的计算基于熵（Entropy）和条件熵（Conditional Entropy）。
选择最佳划分特征：
选择信息增益最大的特征作为当前节点的划分特征。
如果所有特征的信息增益都很小（低于某个阈值），或者数据集中所有实例都属于同一类别，则停止划分，将该节点标记为叶节点，并设置为该类别。
划分数据集：
根据选定的划分特征，将数据集划分为若干个子集。
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