C4.5

C4.5是一种决策树算法，由Ross Quinlan在1993年开发。它是一种改进的ID3算法，能够处理分类和回归任务。C4.5算法的主要优点是它可以生成一棵二叉决策树，并且可以处理连续属性。它使用信息增益比来选择最佳的特征进行划分，以减少过拟合的风险。此外，C4.5还具有剪枝功能，可以消除决策树中的冗余节点，从而提高模型的准确性。总之，C4.5是一种功能强大、灵活且易于使用的机器学习算法，广泛应用于各种领域。