Алгоритм ID3 является рекурсивным алгоритмом для синтеза бинарного решающего дерева, которое используется для классификации данных. Он работает по принципу жадной стратегии и выбирает оптимальные атрибуты для разделения данных на основе информационной энтропии. На вход алгоритма ID3 поступают следующие данные: 1. Множество примеров данных: это набор объектов, каждый из которых имеет набор атрибутов и соответствующую метку класса. Например, в задаче классификации писем на спам и не спам, примеры данных могут представлять собой письма с различными атрибутами, такими как количество слов, наличие определенных слов или фраз, и т.д. Каждому примеру данных также присвоена метка класса, которая указывает, является ли письмо спамом или нет. 2. Множество возможных атрибутов: это список всех атрибутов, которые можно использовать для классификации примеров данных. На основе этих атрибутов будет приниматься решение о разделении данных в узлах решающего дерева. Например, в задаче классификации писем атрибутами могут быть количество слов, наличие определенных слов или фраз, и т.д. 3. Критерий информационной энтропии: это критерий, который используется для оценки качества разделения данных на основе атрибутов. Он позволяет измерить неопределенность в данных и выбрать атрибут с минимальной энтропией для разделения. Чем ниже энтропия, тем лучше разделение данных. Алгоритм ID3 рекурсивно выполняет следующие шаги: 1. Проверка базовых условий: проверяется, являются ли все метки класса одинаковыми для данного набора данных. Если да, то создается листовой узел дерева с соответствующей меткой класса и возвращается как результат. Если нет, то переходим к следующему шагу. 2. Выбор атрибута для разделения: для каждого атрибута вычисляется информационная энтропия разделения данных на основе этого атрибута. Атрибут, который дает наименьшую энтропию, выбирается для разделения данных. 3. Создание узла дерева: создается узел дерева, соответствующий выбранному атрибуту. 4. Разделение данных на основе выбранного атрибута: данные разделяются на несколько подмножеств в соответствии с значениями выбранного атрибута. Новый узел создается для каждого значения и становится дочерним узлом выбранного узла дерева. 5. Рекурсивный вызов алгоритма ID3 для каждого дочернего узла: алгоритм ID3 вызывается рекурсивно для каждого дочернего узла, используя соответствующее подмножество данных и оставшиеся атрибуты. 6. Возврат решающего дерева: полученное решающее дерево возвращается как результат алгоритма ID3. Таким образом, на вход рекурсивного алгоритма ID3 поступают множество примеров данных, множество возможных атрибутов и критерий информационной энтропии. Алгоритм рекурсивно выбирает атрибуты для разделения данных и создает бинарное решающее дерево, которое может быть использовано для классификации новых примеров данных.