决策树归纳算法之c4.5

在机器学习领域，决策树是一种常用的分类和预测模型。而C4.5是一种流行的决策树归纳算法，由Ross Quinlan于1993年提出，是对ID3算法的改进。

C4.5算法基本原理

C4.5算法是一种基于信息增益的决策树归纳算法。

首先，C4.5算法通过计算某个特征对于目标变量的信息增益来确定最佳分类特征。信息增益表示特征划分后，目标变量的不确定性减少程度。即信息增益越大，表示这个特征越适合作为分类特征。

然而，信息增益存在一定的偏向性。在ID3算法中，对于取值种类较多的特征，由于可能会产生过度拟合的情况，它往往被选为划分特征。因此，在C4.5算法中，通过引入信息增益率来避免这种偏向性。

信息增益率是信息增益与划分信息之比，其中划分信息反映了划分所引入的额外复杂度。由于划分信息与特征取值的种类数成反比，因此C4.5算法更加倾向于选择取值较少的特征作为划分特征。

C4.5算法的流程

C4.5算法的流程主要分为以下几个步骤：

1. 构建决策树的根节点，将所有训练样本均作为根节点所表示的子集
2. 如果当前节点的样本集中所有样本都属于同一类别，即判定为叶子节点。否则，将当前节点数据集中每个特征的信息增益率计算出来，并选择最大信息增益率的特征作为分裂属性，并将分裂属性的值分裂为不同分支节点，以此对数据集进行划分。
3. 对于每个分支节点，重复步骤2，直到 所有叶节点均为 同一类别 或 没有属性可作为划分依据。
4. 构建完整的决策树。最后，对于未出现过的测试样本，根据决策树进行分类。

C4.5算法的优缺点

C4.5算法具有以下优点：

1. 支持处理多分类和连续属性；
2. 能够处理不完整数据集和缺失值；
3. 解决了ID3算法容易出现过度拟合的缺点。

C4.5算法也存在一些缺点，例如：

1. 对于不平衡的数据集，预测效果可能稍差；
2. 在处理大规模数据集时，决策树可能会变得很大，分类效率低下。

总结

C4.5算法是一种经典的决策树归纳算法，能够很好地应用于分类和预测等领域。虽然C4.5算法存在一些缺点，但在实践中，我们可以根据具体的数据情况选择合适的算法或算法组合，取得较好的预测效果。