Python C4.5算法

ID3算法的作者昆兰基于上面的不足，对ID3算法做了改进，这就是C4.5算法，也许你会问，为什么不叫ID4，ID5之类的名字呢?那是因为决策树当时太火爆了，它的ID3一出来，别人二次创新，很快就占了ID4，ID5，所以他另辟蹊径，取名C4.5算法，后来的进化版为C4.5算法。

C4.5算法与ID3算法的区别主要是在于它在生产决策树的过程中，使用信息增益比来进行特征选择。

实际上，信息增益准则对于可取值数目较多的属性会有所偏好，为了减少这种偏好可能带来的不利影响，C4.5决策树算法不直接使用信息增益，而是使用“信息增益率”来选择最优划分属性，信息增益率定义为：

Gain_ratio(Y,X)=Gain(Y,X)/H(X)

其中，分子为信息增益，分母为属性X的熵。

需要注意的是，增益率准则对可取值数目较少的属性有所偏好。所以一般这样选取划分属性：先从候选属性中找到信息增益高于平均水平的属性，再从中选择增益率最高的。

虽然C4.5改善了ID3算法的几个问题，仍然有优化的空间。

1，由于决策树算法非常容易过拟合，因此对于生成的决策树必须要进行剪枝。剪枝的算法有非常多，C4.5的剪枝方法有优化的空间。思路主要有两种：一种是预剪枝，即在生成决策树的时候就决定是否剪枝。另一个是后剪枝，即先生成决策树，再通过交叉验证来剪枝。

2，C4.5生成的是多叉树，即一个父节点可以有多个节点。很多时候，在计算机中二叉树模型会比多叉树运算效率高。如果采用二叉树，可以提高效率。

3，C3.5算法只能用于分类，如果将决策树用于回归的话，可以扩大它的使用范围。

4，C4.5算法由于使用了熵模型，里面有大量的耗时的对数运算，如果是连续纸还有大量的排序运算。如果能够加以模型简化可以减少运算强度但不牺牲太多准确性的话，那就更好了。

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