实现几种经典的分类算法（ID3，C4.5等）

资 源 简 介

实现几种经典的分类算法（ID3，C4.5等）

详 情 说 明

在机器学习领域，决策树是最基本且广泛应用的分类算法之一。ID3和C4.5是其中两种经典的实现方式，它们通过不同的特征选择策略构建决策树模型。

ID3算法（Iterative Dichotomiser 3）是最早的决策树算法之一。它的核心思想是使用信息增益作为特征选择的标准。信息增益衡量的是某个特征对数据集分类能力的提升程度。ID3算法会递归地选择信息增益最大的特征作为当前节点的划分依据，直到所有数据被正确分类或没有更多特征可用。不过，ID3仅适用于离散型特征，且容易偏向取值较多的特征。

C4.5算法是ID3的改进版本，采用信息增益比而非纯信息增益来选择特征。这一改进缓解了ID3对多值特征的偏好问题。此外，C4.5可以处理连续型特征，通过二分法将其离散化。它还引入了剪枝技术，避免决策树过拟合，提升泛化能力。

这两种算法虽然在计算效率和适用性上有所不同，但都为后续决策树的发展奠定了基础。理解它们的核心思想有助于掌握更复杂的集成方法，如随机森林和梯度提升树。