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文件名称：决策树：决策树的实现：C4.5算法：信息增益比的重要性.docx
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更新时间：2025-08-26
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文档摘要
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决策树：决策树的实现：C4.5算法：信息增益比的重要性
1决策树基础
1.1决策树的概念
决策树是一种监督学习算法，用于分类和回归任务。它通过树状结构来表示决策规则，其中每个内部节点表示一个特征上的测试，每个分支代表一个测试结果，而每个叶节点代表一个类别（分类任务）或一个数值（回归任务）。决策树易于理解和实现，其结果可以直观地展示出来，便于解释。
1.1.1例子
假设我们有以下数据集，用于预测一个人是否会购买电脑：
年龄
收入
学生
信用等级
买电脑
青年
高
否
一般
否
青年
高
否
好
是
青年
中
否
好
是
中年
高
否
好
是
中年
中