摘要：
数据挖掘课上面老师介绍了下决策树ID3算法，我抽空余时间把这个算法用C++实现了一遍。决策树算法是非常常用的分类算法，是逼近离散目标函数的方法，学习得到的函数以决策树的形式表示。其基本思路是不断选取产生信息增益最大的属性来划分样例集和，构造决策树。信息增益定义为结点与其子结点的信息熵之差。信息熵是香农提出的，用于描述信息不纯度(不稳定性)，其计算公式是Pi为子集合中不同性(而二元分类即正样例和负样例)的样例的比例。这样信息收益可以定义为样本按照某属性划分时造成熵减少的期望，可以区分训练样本中正负样本的能力，其计算公司是我实现该算法针对的样例集合如下该表记录了在不同气候条件下是否去打球的情况，要 阅读全文
