决策树C4.5python

C4.5是一种决策树算法，它可以用于分类和回归问题。它是ID3算法的改进版，能够处理连续型特征和缺失值，并且可以进行剪枝操作。

在Python中，可以使用scikit-learn库中的DecisionTreeClassifier来实现C4.5算法。需要注意的是，scikit-learn中的DecisionTreeClassifier默认使用的是CART算法，如果要使用C4.5算法，需要设置criterion参数为'entropy'。

以下是一个使用C4.5算法进行分类的示例代码：

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

# 创建决策树分类器
clf = DecisionTreeClassifier(criterion='entropy')

# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = clf.predict(X_test)

其中，X_train和y_train分别是训练集的特征和标签，X_test是测试集的特征。