基于C4.5算法的决策树模型（DecisionTreeC4.5）

简介：
本项目采用C4.5算法构建决策树模型，通过递归划分数据集实现高效分类预测。适用于多种数据分析场景，提供清晰简洁的规则表示和良好的泛化能力。 在2015年5月的机器学习课程（西北大学，伊利诺伊州埃文斯顿）中，张天和秦敬尧实现了基于C4.5算法的决策树模型。该项目的主要功能包含于DecisionTree.py文件中，而c45.py则包含了C4.5以及剪枝算法。 要运行代码，请使用以下命令格式之一： - 格式1：python filename.csv execute train unpru filename.csv(train) ratio filename.csv(metadata) - 格式2：python filename.csv execute train pru filename.csv(train) ratio filename.csv(metadata) validate(filename) 注意，执行文件需要提供训练数据、元数据，并且如果适用的话，还需包含验证集。