数据挖掘ID3算法与C4.5算法的区别
时间: 2023-12-01 21:43:19 浏览: 90
ID3算法和C4.5算法都是基于决策树的数据挖掘算法,它们的主要区别在于以下几点:
1.处理连续值属性:ID3算法只能处理离散的属性值,而C4.5算法可以处理连续的属性值。
2.处理缺失值:ID3算法不能处理缺失值,而C4.5算法可以通过“缺失值处理”来处理缺失值。
3.剪枝处理:C4.5算法在生成决策树之后,会进行剪枝处理,以避免过拟合的问题,而ID3算法没有剪枝处理。
4.信息增益比:C4.5算法使用信息增益比来选择最优划分属性,而ID3算法使用信息增益来选择最优划分属性。
下面是一个简单的例子,演示了如何使用ID3算法和C4.5算法来构建决策树:
```python
# 使用ID3算法构建决策树
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
clf = DecisionTreeClassifier(criterion='entropy')
clf.fit(X, y)
# 使用C4.5算法构建决策树
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
clf = DecisionTreeClassifier(criterion='entropy', splitter='best')
clf.fit(X, y)
```
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