希望通过所给的训练数据学习一个贷款申请的决策树，用以对未来的贷款申请进行分类，即当新的客户提出贷款申请时，根据申请人的特征利用决策树决定是否批准贷款申请。比如，我们通过上述数据表得到两个可能的决策树，分别由两个不同特征的根结点构成。
C4.5算法是在ID3算法上的一种改进，它与ID3算法最大的区别就是特征选择上有所不同，一个是基于信息增益比，一个是基于信息增益。为什么加了这样一个分母就会消除ID3算法倾向于选择取值较多的特征呢？因为特征取值越多，该特征的熵就越大，分母也就越大，所以信息
决策树背景知识决策树一般构建过程ID3算法分裂属性的选择ID3算法流程及其优缺点分析ID3算法Python代码实现。决策树是数据挖掘中最重要且最常用的方法之一，主要应用于数据挖掘中的分类和预测。决策树是知识的一种呈现方式，决策树中从顶点到每个结点的路径都是
使用python语言，实现求特征选择的信息增益，可以同时满足特征中有连续型和二值离散型属性的情况。threshold = [/2 for inde in range if inde !
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