十大机器学习算法的优缺点及选择依据

C4.5算法 C4.5算法的核心思想是ID3算法，是ID3算法的改进： 用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益来选择属性时变相选择取值多的属性的不足； 在树的构造过程中进行剪枝； 能处理非离散化数据； 能处理不完整数据。 优点： 产生的分类规则易于理解，准确率高。 缺点： 在构造过程中，需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序，因而导致算法的低效； C4.5算法只适合于能够驻留内存的数据集，当训练集

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