數據挖掘決策樹算法ID3通俗演繹

來源：懂視網責編：小采時間：2020-11-09 15:05:41

數據挖掘決策樹算法ID3通俗演繹

數據挖掘決策樹算法ID3通俗演繹:決策樹是對數據進行分類，以此達到預測的目的。該決策樹方法先根據訓練集數據形成決策樹，如果該樹不能對所有對象給出正確的分類，那么選擇一些例外加入到訓練集數據中，重復該過程一直到形成正確的決策集。決策樹代表著決策集的樹形結構。決策樹由決策結點

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導讀數據挖掘決策樹算法ID3通俗演繹:決策樹是對數據進行分類，以此達到預測的目的。該決策樹方法先根據訓練集數據形成決策樹，如果該樹不能對所有對象給出正確的分類，那么選擇一些例外加入到訓練集數據中，重復該過程一直到形成正確的決策集。決策樹代表著決策集的樹形結構。決策樹由決策結點

決策樹是對數據進行分類，以此達到預測的目的。該決策樹方法先根據訓練集數據形成決策樹，如果該樹不能對所有對象給出正確的分類，那么選擇一些例外加入到訓練集數據中，重復該過程一直到形成正確的決策集。決策樹代表著決策集的樹形結構。決策樹由決策結點

決策樹是對數據進行分類，以此達到預測的目的。該決策樹方法先根據訓練集數據形成決策樹，如果該樹不能對所有對象給出正確的分類，那么選擇一些例外加入到訓練集數據中，重復該過程一直到形成正確的決策集。決策樹代表著決策集的樹形結構。決策樹由決策結點、分支和葉子組成。決策樹中最上面的結點為根結點，每個分支是一個新的決策結點，或者是樹的葉子。每個決策結點代表一個問題或決策，通常對應于待分類對象的屬性。每一個葉子結點代表一種可能的分類結果。沿決策樹從上到下遍歷的過程中，在每個結點都會遇到一個測試，對每個結點上問題的不同的測試輸出導致不同的分支，最后會到達一個葉子結點，這個過程就是利用決策樹進行分類的過程，利用若干個變量來判斷所屬的類別。

本文是我在某保險公司和某運營商數據挖掘導論的講義，感興趣可以留下email索要PPT。

背景:

XXX 保險公司使用電話推銷車險。為了節約呼叫成本，通過數據挖掘技術對客戶進行分類，優先撥打有購買可能性的電話名單。