问ID3决策树澄清

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ID3算法在以下三种场景中的一种结束：

• 子集中的每个元素都属于同一个类(+或-)，然后将节点转换为叶，并使用示例类进行标记。
• 没有更多的属性要选择，但是示例仍然不属于同一个类(有些是+的，有些是-)，然后节点变成一个叶，并在子集中标上最常见的示例类。
• 子集中没有示例，如果没有发现父集合中的任何示例与所选属性的特定值匹配，例如，如果没有年龄为>= 100的示例，则会发生这种情况。然后创建一个叶，并用父集中最常见的示例类进行标记。

例如，Outlook:晴天和湿度:高/正常。有三排“高”的，他们都说不网球。因此，出现了第一个场景，并且可以创建叶子。有更多的信息，但不需要它来作出决定。

创建ID3树是如何工作的？

你必须做的第一件事就是获取每个属性的信息增益。但是有一条规则，也许你是在跳，它是：-分析积极和消极的数量。如果所有带有该属性的记录都只有正或负记录。你不用再问了。

知道了这个规则，解释了为什么在温度的情况下，我没有不断地增加分支。

但是，如果在计算行数时有正的和负的结果，您将需要问另一个问题，例如，您将检查所有可能的组合，例如晴天与阴天或雨，而信息增益最高的组合将作为该分支的子代。

该过程将这样做，直到您发现所有行都只有负或正。当它通过时，它将将结果定义为工作表。

此外，还需要注意的是，根据数据集的行数，树将增长。

我在javascript中实现了ID3，我离开了存放它的存储库。https://github.com/Danils123/Id3Algoritmo.git