ID3决策树算法在汽车检测中的分析及应用

针对现有的汽车检测方案,存在耗时大、成本高且可实施性不强等缺陷,现利用ID3决策树算法来设计一种新型汽车故障检查方案,查找出何种因素引起的汽车故障,使驾驶员自身具备故障检查能力,并做出相应的预检修。通过将原始数据进行预处理后,再运用ID3决策树算法挖掘初加工的原始数据,建立起该数据下的决策数模型。利用刚建立的模型,找出影响汽车发生故障的因素,从而协助修理人员或驾驶员检修汽车,提示维修和检测效率,大大节约时间与成本。结果表明:汽车最容易发生的故障是发动机故障,影响其最大的因素是汽车消耗品质量差异。