决策树之 C4.5 算法

C4.5 算法是一种决策树学习算法，由 Ross Quinlan 在1993年提出。它是 ID3 算法的改进版，引入了信息增益比（Information Gain Ratio）作为划分标准，解决了ID3算法倾向于选择取值较多的属性的问题。C4.5算法通过构建一棵二叉决策树来进行分类或回归任务。它采用递归的方式，每次选择一个最优的特征进行划分，直到满足停止条件（如叶子节点中样本数量小于预设阈值或所有特征都已使用）。C4.5算法具有较好的分类性能和泛化能力，广泛应用于数据挖掘、机器学习等领域。