C4.5是J.Ross Quinlan基于ID3算法改进后得到的另一个分类决策树算法。C4.5算法继承了ID3算法的优点，且改进后的算法产生的分类规则易于理解，准确率高。同时，该算法也存在一些缺点，如算法效率低，只适合于能驻留于内存的数据集。
改进：
1、用信息增益率来选择属性，客服了ID3算法选择属性时偏向选择取值多的属性的不足。
2、在决策树构造过程中进行剪枝，不考虑某些具有很少元素结点。
3、能够完成对连续属性的离散化处理。
4、能够对不完整数据进行处理。
信息增益率：
V表示属性集合A中的一个属性的全部取值；
1、计算出样本集合D的信息熵。
2、对属性集A中的每个属性分别计算信息熵。
3、根据步骤2中计算出的数据，计算选择第一个根结点所依赖的信息增益值Gain(V)。
4、计算分裂信息度量H(V)。
5、利用公式IGR(V)=Gain(V)H(V)计算信息增益率。
8.2 基于C4.5算法的决策树 C4.5是J.Ross Quinlan基于ID3算法改进后得到的另一个分类决策树...
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C4.5是机器学习算法中的另一个分类决策树算法，它是基于ID3算法进行改进后的一种重要算法，相比于ID3算法，改进...
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本文标题：第八章 数据决策分析算法——基于C4.5算法的决策树
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