一种基于修正信息增益率的C4.5决策树改进算法常雪松

C4.5 决策树算法通过使用信息增益率选择分裂属性，避免了 ID3 算法偏向多值属性的缺陷。然而，其忽略了条件属性之间的相关性，影响了分类准确度。针对这一问题，提出了一种基于修正信息增益率的改进算法，考虑了属性间相关性，提高了决策树的性能。

该改进算法通过计算当前分裂属性与其他条件属性之间的平均信息增益，将相关性纳入信息增益率的修正因子。结合 Taylor 中值定理和 Maclaurin 公式的近似方法，简化了信息增益率的计算，降低了算法的计算复杂度。

仿真实验显示，改进后的算法在分类准确率和运行效率上均优于传统 C4.5 及其他优化方法。是在大规模复杂数据环境下，算法表现出更强的适应能力和更快的分类速度，满足现代数据挖掘的需求。

决策树作为数据挖掘和机器学习中的基础分类技术，其核心优势在于直观且易于解释。C4.5 算法因信息增益率的引入广泛应用于多分类任务。相关实现如基于 Python 和 Matlab 的 C4.5 决策树实现，进一步促进了算法的应用与推广。

许多优化策略在提升效率的同时，往往以牺牲准确率为代价。相比之下，当前的改进算法在保持甚至提升分类精度的同时，有效降低了计算复杂度，避免了引入主观先验知识，保证了算法的客观性和稳定性。

该改进算法的提出为 C4.5 及其他决策树算法的优化了新的思路。未来随着人工智能和大数据技术的进步，类似的研究将不断推进决策树算法的性能，推动数据驱动决策系统的广泛应用。