在ID3决策树归纳方法中，通常是使用信息增益方法来帮助确定生成每个节点时所应采用的合适属性。这样就可以选择具有最高信息增益（熵减少的程度最大）的属性最为当前节点的测试属性，以便对之后划分的训练样本子集进行分类所需要的信息最小，也就是说，利用该属性进行当前（节点所含）样本集合划分，将会使得所产生的样本子集中的“不同类别的混合程度”降为最低。因此，采用这样一种信息论方法将有效减少对象分来所需要的次数，从而确保所产生的决策树最为简单。
一、实验目的
1、理解分类
2、掌握分类挖掘算法ID3
3、为改进ID3打下基础
二、实验内容
1、选定一个数据集（可以参考教学中使用的数据集）
2、选择合适的实现环境和工具实现算法 ID3
3、给出分类规则
三、实验原理
决策树是一种最常见的分类算法，它包含有很多不同的变种，ID3算法是其中最简单的一种。ID3算法中最主要的部分就是信息熵和信息增益的计算。
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本文标题：决策树——ID3算法应用实例
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