ID3的决策树中主要使用了香农熵的概念，熵表示了数据的混乱程度，熵的值越大表示混乱程度越大
熵的计算公式为 H = -∑p(xi)log(P(xi))，表示P(xi)表示xi这种情况出现的概率
每次对于特征的选择流程如下，先求出原本数据集的熵值，然后对于每个特征，以此特征作为分类标准之后再进行剩余数据集的熵值，用max(原本数据集的熵值 - 当前数据集的熵值)，每次找到最大值进行划分
决策树 ID3方法
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转载自www.cnblogs.com/lalalatianlalu/p/11321684.html
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