C4.5是另一个分类决策树算法，是基于ID3算法的改进，改进点如下：

1、分离信息

 

解释：数据集通过条件属性A的分离信息，其实和ID3中的熵；

 

2、信息增益率

 

解释：Gain(A)为获的A的信息增益，C4.5中选择具有最大增益率的属性作为分裂属性；

 

 

3、C4.5中所采用的悲观剪枝法

解释：数据的内容，还没有特别理解，之后补上。

 

 

相较ID3的改进：

1、用信息增益率来选择属性，克服了使用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足；

2、在数构造过程中进行剪枝；

3、能够完成对连续属性的离散化处理；

4、能够对不完整数据进行处理；

 

优点：

产生的分类规则易于理解，准确率较高；

缺点：

在构造树的过程中，需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序，因而导致算法的低效。此外，C4.5只适合于能够驻留于内存的数据集，当训练集大的无法在内存中容纳时程序无法运行；

 

 

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决策树的过拟合问题：

      算法生成的决策树详细而庞大，很多错误数据数据也会被吸收和学习，成为决策树中的一部分，这些决策树的部分可能在训练数据中表现很好，但在以后的数据终究不会那么好，甚至错误率要高。

 

剪枝方法：先剪枝和后剪枝

      先剪枝方法中通过提前停止树的构造（比如决定在某个节点不在分裂或划分训练元组的子集）而对树剪枝。一旦停止，这个节点就变成输液，改树叶可能取它持有的子集最频繁的类作为自己的类。先剪枝有很多方法，比如：1、当决策树达到一定的高度就停止决策树的生长；2、到达此节点的实例具有相同的特征向量，而不必一定属于同一类，也可以停止生长；3、到达此节点的实例个数小于某个阈值的时候也可以厅直属的生长，不足之处是不能处理那些数据量比较小的特殊情况；4、计算每次扩展对系统性能的增益，如果小于某个阈值就可以让它停止生长。先剪枝有个缺点就是视野效果问题，也就是说在相同的标准下，也许当前扩展不能满足要求，但更进一步扩展又能满足要求。这样会过早停止决策树的生长。

     后剪枝方法由完全成长的树减去子树而形成。通过删除节点的分支并用树叶来替换它。树叶一般用子树中最频繁的类别来标记。剪枝过程是对拥有同样父节点的一组节点进行检查，判断如果将其合并，熵的增加量是否小于某一阈值。如果确实小，则合并为一个节点。

    后剪枝算法有很多种，Reduced-Error Pruning（REP，错误率降低剪枝）、Pessimistic Error Pruning（PEP，悲观剪枝）；