c4.5决策树数据集
时间: 2023-12-30 20:23:03 浏览: 30
C4.5决策树算法是一种用于分类的机器学习算法,它通过学习数据集中的属性值和类别之间的映射关系,来对新的未知数据进行分类。为了演示C4.5决策树算法,我们需要一个数据集作为输入。
以下是一个示例数据集,用于演示C4.5决策树算法:
| 属性1 | 属性2 | 属性3 | 类别 |
|-------|-------|-------|------|
| 1 | 0 | 1 | Yes |
| 1 | 1 | 0 | Yes |
| 0 | 1 | 1 | No |
| 0 | 0 | 0 | No |
在这个示例数据集中,每一行代表一个样本,包含三个属性(属性1、属性2和属性3)和一个类别。属性可以是离散值或连续值,而类别是离散的。
通过使用C4.5决策树算法,我们可以根据这个数据集构建一个决策树模型,用于预测新的未知数据的类别。决策树模型将根据属性的取值来进行分裂,并根据分裂后的子集的类别分布来确定每个分支的类别。
请注意,这只是一个简单的示例数据集,实际应用中的数据集可能更加复杂。C4.5决策树算法可以处理离散值和连续值的属性,并且能够处理缺失值和不完整数据。