C4.5算法在Python中的决策树实现示例

简介：
本篇教程详细介绍如何使用Python语言实现经典的C4.5算法进行决策树建模。通过实例解析，帮助读者掌握数据分类与预测的方法。 C4.5算法是对ID3算法的一种改进，在特征选择方面有所不同：C4.5使用的是基于信息增益比的准则，而ID3则是基于信息增益。这种改变的原因在于，当采用信息增益作为评估标准时，它倾向于选取取值较多的属性（因为更多的取值会导致条件熵降低，从而使得信息增益增大）。为了纠正这一倾向，在特征选择过程中引入了分母——即当前所选特征本身的熵，并非类别变量的熵。通过这种方式形成了新的评价准则：信息增益比。 为什么这样的调整能够避免ID3算法偏向于选取具有较多取值属性的问题呢？这是因为当一个属性包含更多的不同取值时，该属性自身的熵也会随之增大，进而使得分母变大。因此，在计算信息增益比的过程中，即使条件熵有所下降（即原始的信息增益增加），但由于分母的数值上升得更多，最终导致整体信息增益比反而会减少。这与单纯使用信息增益时的情况形成了对比——在后一种情况下，更多的取值会导致更高的初始得分（即更大的信息增益）。