C4.5

C4.5是一种决策树算法，它能够从一组有类别的实例中构造出一个决策树模型。该算法的主要优点是可以处理大规模数据集，并且可以处理具有不同属性值的实例。C4.5算法的核心思想是通过对数据集进行递归划分来生成决策树。在每个节点处，算法会计算所有属性的信息增益比，并选择具有最大信息增益比的属性作为划分属性。然后，算法会根据划分属性的不同取值将数据集划分为不同的子集，并递归地对每个子集应用相同的过程，直到满足停止条件为止。最终生成的决策树可以用来对新的实例进行分类预测。