ID3、CART与C4.5决策树算法比较：数据挖掘中的重要技术探讨

本文是一篇针对山西大学计算机与信息技术学院2019级研究生杜聪聪撰写的学位论文，主题为“决策树算法（ID3、CART、C4.5）的比较”。论文旨在深入探讨在现代数据挖掘背景下，决策树作为一种重要的分类算法，特别是ID3、CART和C4.5这三个版本之间的理论基础、特点以及性能比较。 在第一章“绪论”中，作者阐述了研究背景，指出随着大数据时代的到来，数据量急剧增长，数据处理成为亟待解决的问题。决策树因其易于理解和高效的特点，在数据挖掘中占据重要地位。ID3算法以其基于信息增益的分裂策略，CART算法则通过回归和分类的统一框架，而C4.5算法在继承ID3的基础上引入了后剪枝技术，提升了泛化能力。 第二章详细介绍了这三个算法的工作原理。ID3算法侧重于信息增益，选择能最大化纯度提升的属性作为分裂依据；CART则是通过生成二叉树，根据特征值划分数据；C4.5算法在ID3基础上增加了C4.5增益比，以减少过拟合风险。每个算法的分裂属性选择和构建过程都有其独特之处。 第三章聚焦于算法间的对比，主要分析了分裂属性选择方法的差异，以及C4.5算法相较于ID3和CART在减少过拟合方面的优势。同时，叶子节点的多少也是衡量算法复杂性和预测准确性的重要指标。 第四章通过实验比较，作者选取合适的数据集进行分析，评估了三种算法在精度和叶子节点数量上的表现。通过对各项评价指标的量化，论文揭示了各算法在实际应用中的优缺点。 论文的总结部分总结了决策树算法在处理大量数据时的优势和局限性，强调了在实际应用中需根据具体场景选择最合适的算法。关键词包括“分类”，“决策树”，“ID3算法”，“C4.5算法”，“CART算法”。 这篇论文不仅提供了深入理解决策树算法的基础知识，还为实际问题中如何选择和优化决策树算法提供了有价值的参考。通过阅读这篇论文，读者可以了解到决策树算法在数据挖掘中的核心原理和实际应用策略。