ID3决策树算法在汽车检测中的分析及应用

摘要：

针对现有的汽车检测方案,存在耗时大、成本高且可实施性不强等缺陷,现利用ID3决策树算法来设计一种新型汽车故障检查方案,查找出何种因素引起的汽车故障,使驾驶员自身具备故障检查能力,并做出相应的预检修.通过将原始数据进行预处理后,再运用ID3决策树算法挖掘初加工的原始数据,建立起该数据下的决策数模型.利用刚建立的模型,找出影响汽车发生故障的因素,从而协助修理人员或驾驶员检修汽车,提示维修和检测效率,大大节约时间与成本.结果表明:汽车最容易发生的故障是发动机故障,影响其最大的因素是汽车消耗品质量差异.

关键词：轿车、汽车故障、故障分析、ID3决策树算法

分类号：TK0~TK91(一般性问题)

在线出版日期：2022-12-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：153-155