决策树c4.5算法和ID3算法区别python

C4.5算法和ID3算法都是用于决策树构建的经典算法，它们之间的主要区别在于：

1. 属性选择的方法不同：ID3算法使用信息增益来选择最优属性，而C4.5算法则使用信息增益比来选择最优属性。信息增益比在信息增益的基础上除以了属性的熵，可以避免选择属性值较多的属性。

2. 处理连续属性的方法不同：ID3算法只能处理离散型属性，而C4.5算法可以处理连续型属性。C4.5算法将连续型属性离散化，并使用二分法来确定离散化的分界点。

3. 剪枝方法不同：C4.5算法在构建决策树后使用后剪枝方法来避免过拟合，而ID3算法没有剪枝方法。

在Python中，可以使用scikit-learn库中的DecisionTreeClassifier类来实现C4.5算法或者ID3算法。如果想要使用C4.5算法，可以将criterion参数设置为"entropy"，如果想要使用ID3算法，可以将criterion参数设置为"gini"。同时，可以使用max_depth参数来控制树的深度，使用min_samples_split参数来控制分裂的最小样本数，使用min_samples_leaf参数来控制叶节点的最小样本数。