id3和c4.5算法

ID3和C4.5是两种常见的决策树算法，用于分类和回归任务。

ID3（Iterative Dichotomiser 3）算法是由Ross Quinlan在1986年提出的。它通过选择最佳的特征来构建决策树，该特征可以使得划分后的子集尽可能地纯净。ID3算法采用信息增益作为判断特征重要性的度量标准，信息增益越大，表示该特征对分类任务的贡献越大。

C4.5是ID3算法的改进版本，也是由Ross Quinlan在1993年提出的。C4.5在ID3的基础上引入了信息增益比来解决ID3算法的问题。信息增益比是用特征的熵除以划分后子集的熵得到的比值，解决了ID3算法对取值较多的特征有偏好的问题。