Algoritma ID3: konsep asas, analisis proses, skop aplikasi, kelebihan dan kekurangan

Algoritma ID3 pokok keputusan ialah algoritma pembelajaran mesin yang digunakan untuk pengelasan dan ramalan. Ia membina pepohon keputusan berdasarkan perolehan maklumat Artikel ini akan memperkenalkan prinsip, langkah, aplikasi, kelebihan dan keburukan algoritma ID3 secara terperinci.

1. Prinsip asas algoritma ID3

Algoritma ID3 ialah algoritma pembelajaran pokok keputusan yang dicadangkan oleh Ross Quinlan pada tahun 1986. Ia berdasarkan konsep entropi dan perolehan maklumat untuk membina pepohon keputusan dengan membahagikan set data kepada subset yang lebih kecil. Idea teras algoritma ini adalah untuk membahagikan dengan memilih atribut yang paling boleh mengurangkan ketidakpastian data sehingga semua data tergolong dalam kategori yang sama. Dalam algoritma ID3, maklumat merujuk kepada ketidakpastian data. Untuk mengukur ketidakpastian maklumat, konsep entropi maklumat digunakan. Entropi maklumat ialah penunjuk yang mengukur ketidakpastian dalam set data Semakin besar nilainya, semakin tinggi ketidakpastian set data. Langkah-langkah khusus algoritma ID3 ialah: pertama, hitung keuntungan maklumat setiap atribut Keuntungan maklumat dikira dengan mengira tahap ketidakpastian set data dikurangkan di bawah syarat atribut tertentu. Kemudian, pilih atribut dengan perolehan maklumat terbesar sebagai titik pembahagi untuk membahagikan set data Dalam algoritma ID3, setiap nod mewakili atribut, setiap cawangan mewakili nilai atribut, dan setiap nod daun mewakili kategori. Algoritma membina pepohon keputusan dengan memilih atribut terbaik sebagai nod dengan mengira keuntungan maklumat atribut. Lebih besar perolehan maklumat, lebih besar sumbangan atribut kepada klasifikasi.

2. Langkah -langkah algoritma ID3

1. huru hara set data ni . Algoritma ID3 mula-mula mengira entropi Shannon bagi keseluruhan set data.

2. Pilih atribut terbaik untuk pembahagian

Untuk setiap atribut, kirakan perolehan maklumatnya untuk mengukur sumbangannya kepada pengelasan. Atribut dengan perolehan maklumat yang lebih besar lebih disukai dipilih sebagai nod. Formula pengiraan perolehan maklumat adalah seperti berikut:

Perolehan maklumat = entropi Shannon nod induk - purata wajaran entropi Shannon bagi semua nod anak

3 Bahagikan set data

memilih atribut

yang optimum , Set data dibahagikan mengikut nilai atribut untuk membentuk subset baharu.

4 Ulang langkah 2 dan 3 untuk setiap subset sehingga semua data tergolong dalam kategori yang sama atau tiada lagi atribut untuk dibahagi.

5 Bina pepohon keputusan

Bina pepohon keputusan dengan memilih atribut, setiap nod mewakili atribut, setiap cabang mewakili nilai atribut, dan setiap nod daun mewakili kategori.

3. Senario Aplikasi Algoritma ID3

Algoritma ID3 sesuai untuk masalah pengelasan di mana set data mempunyai sedikit atribut dan jenis data adalah diskret. Ia sering digunakan untuk menyelesaikan masalah seperti klasifikasi teks, penapisan spam, diagnosis perubatan dan penilaian risiko kewangan.

4. Kelebihan dan Kekurangan Algoritma ID3

Kelebihan:

1. Pepohon keputusan mudah difahami dan dijelaskan, dan boleh membantu orang ramai memahami proses pengelasan dengan lebih baik.

2. Pokok keputusan boleh mengendalikan data diskret dan berterusan.

3. Pokok keputusan boleh menangani masalah pelbagai klasifikasi.

4. Pokok keputusan boleh mengelakkan overfitting melalui teknologi pemangkasan.

Kelemahan:

1. Pokok keputusan mudah dipengaruhi oleh data yang bising.

2. Pepohon keputusan boleh menyebabkan overfitting, terutamanya apabila set data mempunyai atribut yang kompleks dan banyak bunyi.

3. Pokok keputusan tidak berkesan seperti algoritma lain dalam menangani data yang hilang dan data berterusan.

4. Apabila pepohon keputusan memproses data berdimensi tinggi, ia boleh menyebabkan kerumitan pengiraan yang berlebihan.

Ringkasnya, algoritma ID3 ialah algoritma pembelajaran pokok keputusan klasik yang digunakan secara meluas dalam masalah klasifikasi dan ramalan. Walau bagaimanapun, dalam aplikasi praktikal, adalah perlu untuk memilih algoritma yang sesuai berdasarkan ciri-ciri masalah tertentu, dan memberi perhatian kepada menangani isu seperti data bising dan overfitting.

Atas ialah kandungan terperinci Algoritma ID3: konsep asas, analisis proses, skop aplikasi, kelebihan dan kekurangan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!