基于Python的C4.5决策树算法详解（对ID3的改进）
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简介：
本文深入解析了基于Python实现的C4.5决策树算法，并探讨其相对于ID3算法的改进之处，适用于数据挖掘与机器学习初学者。
一、概论
C4.5算法是在ID3的基础上进行了改进。在ID3算法中，选择树节点的依据是属性的信息增益值最大；而在C4.5中，则引入了“信息增益率”这一新概念，即根据信息增益率最大的属性来决定树节点的选择。
二、信息增益
这里给出的是计算信息增益的公式（适用于ID3算法的知识点）。
三、信息增益率
为了进一步优化决策树模型，在求出各个属性的信息增益值后，C4.5引入了“信息增益率”的概念。具体而言，就是将某一属性的信息增益值除以其自身的固有不确定性来得到该属性的“信息增益率”。例如，下面展示了一个如何计算特定属性（如outlook）信息增益率的例子。
四、C4.5完整代码
以下是构建C4.5算法所需的一些基础函数实现：
```python
from numpy import *
from scipy import *
import operator
import math
# 计算给定数据集的香农熵：
def calcShannonEnt(dataset):
```
这段代码中，`calcShannonEnt()` 函数用于计算给定数据集中样本集合的整体信息熵。这在构建决策树时非常关键，因为信息熵越低表示分类效果越好。
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