アルゴリズム の ID3に関する解説。

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ID3

読み方、または別称:あいでぃーすりー

ID3とは、教師あり学習アルゴリズムの一種で、汎用目的で設計された。学習効率が高いということと、出力が決定的であることから、エキスパートシステムの知識獲得部分として使われることもある。1979年に提案され、その学習方法はオッカム剃刀の原理に基づいている。
これは、最低限の仮説による事象の決定を行うもので、出力決定木の形として表される。この方法は、各独立変数に対し、変数の値を決定した場合における平均情報量と期待値を求める。その中でもっとも大きい物を選び、木のノードにする操作を再帰的に行い、実装する。ID3は学習効率が良いという利点を持っているため、多数の例題から学習ができる。しかし、“例題を一括に処理しなければならなく、学習結果の逐次的な改善ができない”“入力変数が連続値をとる場合には利用できない”といった問題点も存在する。
提案者となるジョン・ロス・キンランは、ID3の拡張として、C4.5(アルゴリズム)を新たに提案している。

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