C4.5 算法来自是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是 ID3 算法。

• 中文名 C4.5 算法
• 核心 ID3 算
• 优点 分类规则易于理解，准确率较高
• 缺点 多次扫描和排序导致算法的低效

基本简介

　　C4.5 算法是机器学习易集冲船取州士放看了多算法中的一种分类决就井脚造获管均唱见湖策树算法,其核心算法是 ID3 算

　　法. 分类决策树算法是车转发展磁从大量事例中进行提取分类规则的自上而下的决策树. C4.5

　　算法继承了 ID3[27]算法的优点，并在以下几方面对 ID3 算法进行了改进:

　　(1)用信息增益率来选择属性，克服了用信息来自增益选择属性时偏向选择取值

　　多的属性的不足;

　　(2)在树构孩卷国候举造过程中进行剪枝;

　　(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360百科行处理。

c4.5优缺点

　　沿略胡队每烧它动但C4.5算法有如下优点:产生的分类规则易于理解，准确率较高。其缺点是:在构造树的过程中，需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序，因而导致算法的低效。