Алгоритм ID3 (Iterative Dichotomiser 3) является рекурсивным алгоритмом синтеза бинарного решающего дерева. Он принимает на вход набор данных и информацию о признаках, и на основе этой информации строит дерево принятия решений. На вход алгоритма ID3 поступают следующие данные: 1. Набор данных: ID3 принимает набор данных, который представлен в виде таблицы, где каждая строка представляет один экземпляр данных, а каждый столбец - один признак. Каждый экземпляр данных имеет метку класса, которая указывает, к какому классу данный экземпляр принадлежит. 2. Информация о признаках: ID3 принимает информацию о каждом признаке набора данных. Эта информация включает в себя тип признака (номинальный или числовой) и его возможные значения. Номинальный признак может иметь ограниченное количество значений, например, цвет может иметь значения красный, зеленый и синий. Числовой признак может иметь любое значение из некоторого диапазона. Алгоритм ID3 использует эти данные, чтобы построить бинарное решающее дерево, которое разделяет набор данных на подмножества в зависимости от значений признаков. Цель алгоритма - найти наилучший признак и его значение, чтобы разделить данные на две группы, которые наиболее чисты по отношению к меткам класса. Чтобы найти наилучший признак, алгоритм ID3 использует метрику информационного выигрыша. Он сравнивает информационную энтропию набора данных до и после разделения, и выбирает признак с наибольшим информационным выигрышем. Информационная энтропия измеряет степень неопределенности набора данных: чем больше энтропия, тем больше неопределенность. Информационный выигрыш отражает уменьшение энтропии после разделения данных. Получив наилучший признак и его значение, алгоритм создает узел дерева и делит данные на две группы: одна группа содержит экземпляры данных с выбранным значением признака, а другая группа содержит экземпляры с другими значениями признака. Затем алгоритм рекурсивно применяется к каждой группе данных, чтобы построить дерево дальше. Таким образом, ID3 анализирует набор данных и информацию о признаках, чтобы определить наилучший признак для разделения данных и строит бинарное решающее дерево пошагово. Это дерево может быть использовано для классификации новых экземпляров данных, путем прохождения по дереву от корня до листового узла, где каждый листовой узел представляет класс данных.