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2.部分仿真图预览
3.算法概述
ID3算法是一种贪心算法，用来构造决策树。ID3算法起源于概念学习系统（CLS），以信息熵的下降速度为选取测试属性的标准，即在每个节点选取还尚未被用来划分的具有最高信息增益的属性作为划分标准，然后继续这个过程，直到生成的决策树能完美分类训练样例。
ID3算法最早是由罗斯昆（J. Ross Quinlan）于1975年在悉尼大学提出的一种分类预测算法，算法的核心是“信息熵”。ID3算法通过计算每个属性的信息增益，认为信息增益高的是好属性，每次划分选取信息增益最高的属性为划分标准，重复这个过程，直至生成一个能完美分类训练样例的决策树。
4.部分源码
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% 2. 训练数据
P_train = Train(:,3:end);
T_train = Train(:,2);
% 3. 测试数据
P_test = Test(:,3:end);
T_test = Test(:,2);
% III. 创建决策树分类器
ctree = ClassificationTree.fit(P_train,T_train);
.............................................................
disp(['病例总数：' num2str(569)...
' 良性：' num2str(total_B)...
' 恶性：' num2str(total_M)]);
disp(['训练集病例总数：' num2str(500)...
' 良性：' num2str(count_B)...
' 恶性：' num2str(count_M)]);
disp(['测试集病例总数：' num2str(69)...
' 良性：' num2str(number_B)...
' 恶性：' num2str(number_M)]);
disp(['良性乳腺肿瘤确诊：' num2str(number_B_sim)...
' 误诊：' num2str(number_B - number_B_sim)...
' 确诊率p1=' num2str(number_B_sim/number_B*100) '%']);
disp(['恶性乳腺肿瘤确诊：' num2str(number_M_sim)...
' 误诊：' num2str(number_M - number_M_sim)...
' 确诊率p2=' num2str(number_M_sim/number_M*100) '%']);
plot(leafs,err);
xlabel('叶子节点含有的最小样本数');
ylabel('交叉验证误差');
title('叶子节点含有的最小样本数对决策树性能的影响')
......................................................................
% 1. 计算剪枝后决策树的重采样误差和交叉验证误差
resubPrune = resubLoss(cptree);
lossPrune = kfoldLoss(crossval(cptree));
a317
