Jadual Kandungan
1. Prinsip asas algoritma ID3
1. huru hara set data ni . Algoritma ID3 mula-mula mengira entropi Shannon bagi keseluruhan set data.
4. Kelebihan dan Kekurangan Algoritma ID3
1. Pepohon keputusan mudah difahami dan dijelaskan, dan boleh membantu orang ramai memahami proses pengelasan dengan lebih baik.
Rumah Peranti teknologi AI Algoritma ID3: konsep asas, analisis proses, skop aplikasi, kelebihan dan kekurangan

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

Jan 23, 2024 am 09:30 AM
pembelajaran mesin Konsep algoritma

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!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

R.E.P.O. Kristal tenaga dijelaskan dan apa yang mereka lakukan (kristal kuning)
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Tetapan grafik terbaik
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Cara Memperbaiki Audio Jika anda tidak dapat mendengar sesiapa
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

15 alat anotasi imej percuma sumber terbuka disyorkan 15 alat anotasi imej percuma sumber terbuka disyorkan Mar 28, 2024 pm 01:21 PM

Anotasi imej ialah proses mengaitkan label atau maklumat deskriptif dengan imej untuk memberi makna dan penjelasan yang lebih mendalam kepada kandungan imej. Proses ini penting untuk pembelajaran mesin, yang membantu melatih model penglihatan untuk mengenal pasti elemen individu dalam imej dengan lebih tepat. Dengan menambahkan anotasi pada imej, komputer boleh memahami semantik dan konteks di sebalik imej, dengan itu meningkatkan keupayaan untuk memahami dan menganalisis kandungan imej. Anotasi imej mempunyai pelbagai aplikasi, meliputi banyak bidang, seperti penglihatan komputer, pemprosesan bahasa semula jadi dan model penglihatan graf Ia mempunyai pelbagai aplikasi, seperti membantu kenderaan dalam mengenal pasti halangan di jalan raya, dan membantu dalam proses. pengesanan dan diagnosis penyakit melalui pengecaman imej perubatan. Artikel ini terutamanya mengesyorkan beberapa alat anotasi imej sumber terbuka dan percuma yang lebih baik. 1.Makesen

Artikel ini akan membawa anda memahami SHAP: penjelasan model untuk pembelajaran mesin Artikel ini akan membawa anda memahami SHAP: penjelasan model untuk pembelajaran mesin Jun 01, 2024 am 10:58 AM

Dalam bidang pembelajaran mesin dan sains data, kebolehtafsiran model sentiasa menjadi tumpuan penyelidik dan pengamal. Dengan aplikasi meluas model yang kompleks seperti kaedah pembelajaran mendalam dan ensemble, memahami proses membuat keputusan model menjadi sangat penting. AI|XAI yang boleh dijelaskan membantu membina kepercayaan dan keyakinan dalam model pembelajaran mesin dengan meningkatkan ketelusan model. Meningkatkan ketelusan model boleh dicapai melalui kaedah seperti penggunaan meluas pelbagai model yang kompleks, serta proses membuat keputusan yang digunakan untuk menerangkan model. Kaedah ini termasuk analisis kepentingan ciri, anggaran selang ramalan model, algoritma kebolehtafsiran tempatan, dsb. Analisis kepentingan ciri boleh menerangkan proses membuat keputusan model dengan menilai tahap pengaruh model ke atas ciri input. Anggaran selang ramalan model

Telus! Analisis mendalam tentang prinsip model pembelajaran mesin utama! Telus! Analisis mendalam tentang prinsip model pembelajaran mesin utama! Apr 12, 2024 pm 05:55 PM

Dalam istilah orang awam, model pembelajaran mesin ialah fungsi matematik yang memetakan data input kepada output yang diramalkan. Secara lebih khusus, model pembelajaran mesin ialah fungsi matematik yang melaraskan parameter model dengan belajar daripada data latihan untuk meminimumkan ralat antara output yang diramalkan dan label sebenar. Terdapat banyak model dalam pembelajaran mesin, seperti model regresi logistik, model pepohon keputusan, model mesin vektor sokongan, dll. Setiap model mempunyai jenis data dan jenis masalah yang berkenaan. Pada masa yang sama, terdapat banyak persamaan antara model yang berbeza, atau terdapat laluan tersembunyi untuk evolusi model. Mengambil perceptron penyambung sebagai contoh, dengan meningkatkan bilangan lapisan tersembunyi perceptron, kita boleh mengubahnya menjadi rangkaian neural yang mendalam. Jika fungsi kernel ditambah pada perceptron, ia boleh ditukar menjadi SVM. yang ini

Evolusi kecerdasan buatan dalam penerokaan angkasa lepas dan kejuruteraan penempatan manusia Evolusi kecerdasan buatan dalam penerokaan angkasa lepas dan kejuruteraan penempatan manusia Apr 29, 2024 pm 03:25 PM

Pada tahun 1950-an, kecerdasan buatan (AI) dilahirkan. Ketika itulah penyelidik mendapati bahawa mesin boleh melakukan tugas seperti manusia, seperti berfikir. Kemudian, pada tahun 1960-an, Jabatan Pertahanan A.S. membiayai kecerdasan buatan dan menubuhkan makmal untuk pembangunan selanjutnya. Penyelidik sedang mencari aplikasi untuk kecerdasan buatan dalam banyak bidang, seperti penerokaan angkasa lepas dan kelangsungan hidup dalam persekitaran yang melampau. Penerokaan angkasa lepas ialah kajian tentang alam semesta, yang meliputi seluruh alam semesta di luar bumi. Angkasa lepas diklasifikasikan sebagai persekitaran yang melampau kerana keadaannya berbeza daripada di Bumi. Untuk terus hidup di angkasa, banyak faktor mesti dipertimbangkan dan langkah berjaga-jaga mesti diambil. Para saintis dan penyelidik percaya bahawa meneroka ruang dan memahami keadaan semasa segala-galanya boleh membantu memahami cara alam semesta berfungsi dan bersedia untuk menghadapi kemungkinan krisis alam sekitar

Kenal pasti overfitting dan underfitting melalui lengkung pembelajaran Kenal pasti overfitting dan underfitting melalui lengkung pembelajaran Apr 29, 2024 pm 06:50 PM

Artikel ini akan memperkenalkan cara mengenal pasti pemasangan lampau dan kekurangan dalam model pembelajaran mesin secara berkesan melalui keluk pembelajaran. Underfitting dan overfitting 1. Overfitting Jika model terlampau latihan pada data sehingga ia mempelajari bunyi daripadanya, maka model tersebut dikatakan overfitting. Model yang dipasang terlebih dahulu mempelajari setiap contoh dengan sempurna sehingga ia akan salah mengklasifikasikan contoh yang tidak kelihatan/baharu. Untuk model terlampau, kami akan mendapat skor set latihan yang sempurna/hampir sempurna dan set pengesahan/skor ujian yang teruk. Diubah suai sedikit: "Punca overfitting: Gunakan model yang kompleks untuk menyelesaikan masalah mudah dan mengekstrak bunyi daripada data. Kerana set data kecil sebagai set latihan mungkin tidak mewakili perwakilan yang betul bagi semua data. 2. Underfitting Heru

Melaksanakan Algoritma Pembelajaran Mesin dalam C++: Cabaran dan Penyelesaian Biasa Melaksanakan Algoritma Pembelajaran Mesin dalam C++: Cabaran dan Penyelesaian Biasa Jun 03, 2024 pm 01:25 PM

Cabaran biasa yang dihadapi oleh algoritma pembelajaran mesin dalam C++ termasuk pengurusan memori, multi-threading, pengoptimuman prestasi dan kebolehselenggaraan. Penyelesaian termasuk menggunakan penunjuk pintar, perpustakaan benang moden, arahan SIMD dan perpustakaan pihak ketiga, serta mengikuti garis panduan gaya pengekodan dan menggunakan alat automasi. Kes praktikal menunjukkan cara menggunakan perpustakaan Eigen untuk melaksanakan algoritma regresi linear, mengurus memori dengan berkesan dan menggunakan operasi matriks berprestasi tinggi.

AI yang boleh dijelaskan: Menerangkan model AI/ML yang kompleks AI yang boleh dijelaskan: Menerangkan model AI/ML yang kompleks Jun 03, 2024 pm 10:08 PM

Penterjemah |. Disemak oleh Li Rui |. Chonglou Model kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (ML) semakin kompleks hari ini, dan output yang dihasilkan oleh model ini adalah kotak hitam – tidak dapat dijelaskan kepada pihak berkepentingan. AI Boleh Dijelaskan (XAI) bertujuan untuk menyelesaikan masalah ini dengan membolehkan pihak berkepentingan memahami cara model ini berfungsi, memastikan mereka memahami cara model ini sebenarnya membuat keputusan, dan memastikan ketelusan dalam sistem AI, Amanah dan akauntabiliti untuk menyelesaikan masalah ini. Artikel ini meneroka pelbagai teknik kecerdasan buatan (XAI) yang boleh dijelaskan untuk menggambarkan prinsip asasnya. Beberapa sebab mengapa AI boleh dijelaskan adalah penting Kepercayaan dan ketelusan: Untuk sistem AI diterima secara meluas dan dipercayai, pengguna perlu memahami cara keputusan dibuat

Lima sekolah pembelajaran mesin yang anda tidak tahu Lima sekolah pembelajaran mesin yang anda tidak tahu Jun 05, 2024 pm 08:51 PM

Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada

See all articles