ID3
ID3（粵拼：aai1 di1 saam1；取自英文全名 Iterative Dichotomiser 3，呢個全名係疊代二分器 3 噉解）係機械學習上一種用嚟建構決策樹嘅演算法。虛擬碼如下[1][2]：
計吓成個數據庫嘅 information entropy（資訊熵；簡單啲講就係指柞數據有幾接近完全隨機）
For 每一個用嚟做預測嘅變數
計吓用咗佢分類之後嘅總 entropy
計吓用咗佢分類之後嘅總 entropy 同成個數據庫嘅 entropy 差幾多（information gain）
揀 information gain 最高嗰個變數嚟分類
For 每一個分咗嘅類，用嗰個類內嘅個案做數據庫，做多次上述嘅過程，直至用嗮所有用嚟做預測嘅變數，或者到咗指定嘅分枝數上限為止。
基本概念[編輯]
舉個實際應用例子，想像依家要將手上嘅病人分類，數據庫入面有一個個病人個案，每個個案（1 2 3 4...）都記錄咗嗰位病人「有冇發燒」、「有冇見咳」同埋「係咪真係中咗新型流感」... 等嘅資訊。研究者跟住就叫部電腦用 ID3 建立決策樹，用嚟將啲病人分類，部電腦會[3]
- 將啲可以用嚟分類嘅變數—「有冇發燒」、「有冇見咳」—逐個逐個攞嚟睇，睇吓邊個最能夠（例如）令資訊熵下降；
- 例如家陣發覺「有冇發燒」係最能夠令資訊熵下降嘅，將班病人按「有冇發燒」嚟分做兩大組；
- 同每一個子節點，搵下一個可以用嚟分類嘅變數；
- 一路係噉做上述嘅過程，直至（例如）可以用嚟分類嘅變數用晒為止。
最後得出嘅決策樹，就會容許研究者作出類似噉嘅決策過程：「首先，睇吓一位病人有冇發燒；如果有發燒，就睇吓位病人有冇咳，如果有...（省略）；而如果冇發燒，就睇吓位病人唞氣有冇困難，如果有...（省略）」而有咗呢一樖決策樹，研究者就可以例如教 AI 做睇病嘅工作[4]。
相關嘅文[編輯]
參考資料[編輯]
- ↑ Chapter 4: Decision Trees Algorithms.
- ↑ Decision Trees: ID3 Algorithm Explained. Towards Data Science.
- ↑ Decision Trees: ID3 Algorithm Explained. Towards Data Science.
- ↑ Azar, A. T., & El-Metwally, S. M. (2013). Decision tree classifiers for automated medical diagnosis. Neural Computing and Applications, 23, 2387-2403.
