C4.5 算法是一种著名的决策树生成算法，由 Ross Quinlan 提出。它是一种递归的二叉树学习方法，用于从数据集中学习决策规则。C4.5 算法在数据挖掘和机器学习领域有着广泛的应用。

C4.5 算法特点

  • 信息增益率：C4.5 算法使用信息增益率（Information Gain Ratio）作为选择最优特征的准则，而不是像 ID3 算法那样使用信息增益（Information Gain）。
  • 处理不纯数据：C4.5 算法可以处理不纯数据，如缺失值。
  • 剪枝：C4.5 算法使用后剪枝（Post-pruning）来避免过拟合。

算法步骤

  1. 选择最优特征：计算每个特征的信息增益率，选择信息增益率最大的特征作为当前节点。
  2. 划分数据集：根据最优特征将数据集划分为不同的子集。
  3. 递归构建决策树：对每个子集重复步骤 1 和 2，直到满足停止条件。
  4. 后剪枝：从决策树的底部开始，检查每个节点是否可以剪枝，以提高模型的泛化能力。

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C4.5 算法流程图

扩展阅读

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