决策树算法分析及其在实际应用中的改进

决策树算法是数据挖掘常用算法之一,属于归纳学习方法的一种。它以样本为基础,主要用于分类和预测,其结果比较容易转换为分类规则。ID3算法是一种以贪心算法为核心的典型的归纳学习算法,它采用自顶向下的递归方式生成一棵决策树。ID3算法中使用的数据是理想情况下的数据,在实际应用中,数据在大多数情况下是不能满足算法在理想情况下要求条件,因而也就不能直接使用决策树算法进行分类。所以,在实际应用决策树算法之前,还需要先对数据进行一些处理或改进。