改进C4.5算法：提升决策树分类效率与准确性

"决策树分类算法中C4.5算法的研究与改进" C4.5算法是一种经典的决策树构建算法，由Ross Quinlan提出，它在处理数据分类问题上表现出色，尤其在处理噪声数据时有较强的鲁棒性。然而，C4.5算法存在一些固有的局限性。首先，当数据集中属性值缺失率较高时，C4.5算法的分类准确率会显著降低。其次，为了构建决策树，C4.5需要多次扫描数据集、排序属性，并频繁使用对数运算，这导致了较高的计算复杂度和较长的运行时间。 为了解决这些问题，本文提出了一种改进的C4.5算法。主要改进集中在两个方面：一是处理缺失值的方法，二是计算公式的优化。对于属性值缺失的问题，研究者引入了朴素贝叶斯定理。朴素贝叶斯分类器是一种基于概率理论的分类方法，它假设属性之间相互独立，能有效处理缺失数据。通过朴素贝叶斯方法，可以更有效地估计缺失值的概率分布，从而提高分类的准确性。 在计算公式方面，文章中提到对C4.5的熵和信息增益计算进行了优化。原始C4.5算法在选择分裂属性时会使用对数运算，这可能导致较大的计算开销。改进后的算法采用四则混合运算替代对数运算，简化了计算过程，降低了计算复杂度，从而加快了决策树的构建速度。 为了验证改进算法的有效性，研究者选取了UCI（University of California, Irvine）机器学习数据库中的5个数据集进行实验。实验结果显示，改进后的算法在保持或提高分类准确率的同时，显著提升了运行效率，证明了改进策略的有效性和实用性。 关键词：决策树，C4.5算法，朴素贝叶斯分类，UCI 这项工作对决策树算法的改进具有重要意义，不仅解决了C4.5在处理缺失数据时的不足，还通过计算公式优化提升了算法的运行效率，为实际应用提供了更为高效的数据分类工具。对于后续研究，可以进一步探索如何将这些改进应用于其他决策树算法，如ID3或CART，以及如何在更大规模的数据集上验证和优化这些改进方法。