前言：人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)有關(guān)算法內(nèi)容，人工智能之機(jī)器學(xué)習(xí)主要有三大類：1）分類；2）回歸；3）聚類。今天我們重點(diǎn)探討一下ID3算法。 

Hunt、Marin、和 Stone于1966年研制了一個(gè)概念學(xué)習(xí)系統(tǒng)CLS， 可以學(xué)習(xí)單個(gè)概念，并用此學(xué)到的概念分類新的實(shí)例。John Ross Quinlan（悉尼大學(xué)）于1983年研制了ID3算法。

ID3算法是決策樹的一種，它是基于奧卡姆剃刀原理的，即用盡量用較少的東西做更多的事。

ID3算法是以信息論為基礎(chǔ)，以信息熵和信息增益度為衡量標(biāo)準(zhǔn)，從而實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)的歸納分類。

ID3（IteraTIve Dichotomiser 3），即迭代二叉樹3代，該算法是一種貪心算法，用來構(gòu)造決策樹【請參加人工智能（23）】。ID3算法起源于概念學(xué)習(xí)系統(tǒng)（CLS），以信息熵的下降速度為選取測試屬性的標(biāo)準(zhǔn)，即在每個(gè)節(jié)點(diǎn)選取還尚未被用來劃分的具有最高信息增益的屬性作為劃分標(biāo)準(zhǔn)，然后繼續(xù)這個(gè)過程，直到生成的決策樹能完美分類訓(xùn)練樣例。

ID3算法核心是“信息熵”。ID3算法通過計(jì)算每個(gè)屬性的信息增益，認(rèn)為信息增益高的是好屬性，每次劃分選取信息增益最高的屬性為劃分標(biāo)準(zhǔn)，重復(fù)這個(gè)過程，直至生成一個(gè)能完美分類訓(xùn)練樣例的決策樹。

在信息論中，期望信息越小，那么信息增益就越大，從而純度就越高。ID3算法本質(zhì)是以信息增益來度量屬性的選擇，選擇分裂后信息增益最大的屬性進(jìn)行分裂。該算法采用自頂向下的貪婪搜索遍歷可能的決策空間。

在決策樹的每一個(gè)非葉子結(jié)點(diǎn)劃分之前，先計(jì)算每一個(gè)屬性所帶來的信息增益，選擇最大信息增益的屬性來劃分，因?yàn)樾畔⒃鲆嬖酱?，區(qū)分樣本的能力就越強(qiáng)，越具有代表性，很顯然這是一種自頂向下的貪心策略。

計(jì)算各屬性的信息增益，找出最大者為根節(jié)點(diǎn)
1）先驗(yàn)熵：沒有接收到其他屬性時(shí)的平均不確定性；

2）后驗(yàn)熵：接收到輸出符號Vj時(shí)關(guān)于信源的不確定性 ；

3）條件熵：對后驗(yàn)熵在輸出符號集V中求期望，接收到全部符號后對信源的不確定性 ；

4）信息增益：先驗(yàn)熵與條件熵的差，是信宿端所獲得信息量；

5）對剩余屬性重復(fù)上述步驟。

ID3算法計(jì)算每個(gè)屬性的信息增益，并選取具有最高增益的屬性作為給定集合的測試屬性。對被選取的測試屬性創(chuàng)建一個(gè)節(jié)點(diǎn)，并以該節(jié)點(diǎn)的屬性標(biāo)記，對該屬性的每個(gè)值創(chuàng)建一個(gè)分支據(jù)此劃分樣本。

具體算法流程如下：

1）   算法結(jié)構(gòu)簡單；

2）   算法清晰易懂；

3）   非常靈活方便；

4）   不存在無解的危險(xiǎn)；

5）   可以利用全部訓(xùn)練例的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)進(jìn)行決策，從而抵抗噪音。

1）    處理大型數(shù)據(jù)速度較慢，經(jīng)常出現(xiàn)內(nèi)存不足；

2）    不能處理連續(xù)型數(shù)據(jù)，只能通過離散化將連續(xù)性數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為離散型數(shù)據(jù)；

3）    不可以并行，不可以處理數(shù)值型數(shù)據(jù)；

4）    只適用于非增量數(shù)據(jù)集，不適用于增量數(shù)據(jù)集，可能會(huì)收斂到局部最優(yōu)解而非全局最優(yōu)解，最佳分離屬性容易選擇屬性值多一些的屬性；

5）    沒有對決策樹進(jìn)行剪枝處理，很可能會(huì)出現(xiàn)過擬合的問題。

注： ID3（并行）和ID3（number）解決了缺點(diǎn)3）的2個(gè)問題。

決策樹ID3算法是一個(gè)很有實(shí)用價(jià)值的示例學(xué)習(xí)算法，它的基礎(chǔ)理論清晰，算法比較簡單，學(xué)習(xí)能力較強(qiáng)，適于處理大規(guī)模的學(xué)習(xí)問題，是數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)領(lǐng)域中的一個(gè)很好的范例，為后來各學(xué)者提出優(yōu)化算法奠定了理論基礎(chǔ)。ID3算法特別在機(jī)器學(xué)習(xí)、知識發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘等領(lǐng)域得到了極大發(fā)展。

ID3算法是基本的決策樹構(gòu)建算法，作為決策樹經(jīng)典的構(gòu)建算法，具有算法結(jié)構(gòu)簡單、理論清晰易懂、學(xué)習(xí)能力較強(qiáng)和靈活方便的特點(diǎn)。但也存在著不能處理連續(xù)型數(shù)據(jù)，不適用于增量數(shù)據(jù)集，處理大型數(shù)據(jù)速度較慢，可能會(huì)出現(xiàn)過擬合等缺點(diǎn)。ID3算法在世界上廣為流傳，得到極大的關(guān)注。ID3算法特別在機(jī)器學(xué)習(xí)、知識發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘等領(lǐng)域得到了極大發(fā)展。