Data Mining in the given decision tree algorithm c4.5

资 源 简 介

Data Mining in the given decision tree algorithm c4.5

详 情 说 明

C4.5算法是数据挖掘领域中经典的决策树生成算法，由Ross Quinlan在ID3算法基础上改进而来。它通过递归地将数据集划分为更纯的子集来构建决策树模型。

核心思想是通过计算信息增益率来选择最佳划分属性，克服了ID3算法偏向多值属性的缺陷。算法首先计算每个属性的信息增益率，选择最高的属性作为当前节点的分裂标准。

关键改进包括： 采用信息增益率代替信息增益，减少属性取值数目带来的偏差 支持连续属性的离散化处理 引入后剪枝技术避免过拟合 能够处理缺失值

C4.5生成的决策树模型具有良好的可解释性，广泛应用于分类问题。但需要注意，当数据量很大时，计算信息增益率的开销会显著增加。