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信息增益
一种量化度量，用于衡量根据特定属性对数据集进行划分时所获得的熵减少量，ID3算法使用该指标在每个树节点上选择最优的划分属性。
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香农熵
数据集中不确定性或无序程度的数学度量，计算为概率与其二进制对数乘积的负和，作为ID3中计算信息增益的基础。
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划分属性
在给定节点上选择的变量，用于将数据集划分为更同质的子集，ID3根据所有可用属性中信息增益最大的原则来选择该属性。
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叶节点
ID3决策树的终端节点，不包含任何进一步的划分，代表基于该节点中样本多数类的最终决策或分类。
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信息增益率
信息增益的一种变体，通过属性的内在熵进行归一化，旨在纠正ID3算法对具有大量可能值的属性的偏好。
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训练集
ID3用于构建决策树的数据子集，包含带标签的样本，使算法能够学习属性与目标类别之间的关系。
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类别预测
ID3中的分类过程，新样本从根节点开始沿着树向下遍历直至叶节点，根据连续的属性测试，预测类别即为所到达叶节点关联的类别。
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树的深度
在ID3树中，从根节点到任意叶节点所经过的最大分支数，直接影响模型的复杂度及其捕获数据中模式的能力。
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纯度标准
衡量节点中类别同质性的指标，其中完全纯净的节点仅包含单一类别的样本，作为ID3中评估划分质量的基础。
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解释变量
ID3用于构建决策树的属性集合，每个属性都根据其降低目标变量不确定性的能力来评估其划分潜力。
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