決策樹的主要過程首先用根節點代表一個給定的數據集；然后從根節點開始（包括根節點）在每個節點上選擇一個屬性，使結點數據集劃分（一棵樹分裂為幾棵樹）為更小的子集(子樹)；直到使用某個屬性，其子集中所有樣本都屬于一個類別，才停止分裂。

這里面需要注意的是如何尋找分裂點，C4.5區別于ID3算法之一在于分裂點選擇信息增益率最大的方式。 為什么選擇信息增益率而不是信息增益？因為如果僅僅用信息增益，則一個屬性具有較多不同值往往容易有較大的信息增益，因此比較容易成為分裂點特征。舉個例子比如客戶ID，這個特征幾乎每行都有不同值，如果將其作為分裂點顯然會有overfit的問題

C4.5是可以支持特征是離散變量或者連續變量，

對于離散變量A，如果選擇屬性A劃分數據集S, 其在S上的信息熵計算為

?

?對于連續型數據A，則按屬性A的取值遞增排序，將每對相鄰值的中點看作可能的分裂點，對每個可能的分裂點，計算：

?

最后計算信息增益率,選擇增益率最大的節點作為分裂點,信息增益率將分裂信息作為分母，屬性取值數目越大，分裂信息值越大，從而部分抵消了屬性取值數目所帶來的影響

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轉載于:https://www.cnblogs.com/datawang/p/6362521.html

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的决策树 C4.5 理解要点的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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