у узла. Данный алгоритм может
Алгоритм C4.5 строит дерево решений с неограниченным количеством ветвей у узла. Данный алгоритм может работать только с дискретным зависимым атрибутом и поэтому может решать только задачи классификации. C4.5 считается одним из самых известных и широко используемых алгоритмов построения деревьев классификации.
Для работы алгоритма C4.5 необходимо соблюдение следующих требований:
- Каждая запись набора данных должна быть ассоциирована с одним из предопределенных классов, т.е. один из атрибутов набора данных должен являться меткой класса.
- Классы должны быть дискретными. Каждый пример должен однозначно относиться к одному из классов.
- Количество классов должно быть значительно меньше количества записей в исследуемом наборе данных.
Последняя версия алгоритма - алгоритм C4.8 - реализована в инструменте Weka как J4.8 (Java). Коммерческая реализация метода: C5.0, разработчик RuleQuest, Австралия.
Алгоритм C4.5 медленно работает на сверхбольших и зашумленных наборах данных.
Мы рассмотрели два известных алгоритма построения деревьев решений CART и C4.5. Оба алгоритма являются робастными, т.е. устойчивыми к шумам и выбросам данных.
Алгоритмы построения деревьев решений различаются следующими характеристиками:
- вид расщепления - бинарное (binary), множественное (multi-way)
- критерии расщепления - энтропия, Gini, другие
- возможность обработки пропущенных значений
- процедура сокращения ветвей или отсечения
- возможности извлечения правил из деревьев.
Ни один алгоритм построения дерева нельзя априори считать наилучшим или совершенным, подтверждение целесообразности использования конкретного алгоритма должно быть проверено и подтверждено экспериментом.