C4.5算法是由开发的用于产生决策树的算法。该算法是对Ross Quinlan之前开发的ID3算法的一个扩展。C4.5算法产生的决策树可以被用作分类目的,因此该算法也可以用于统计分类。 C4.5算法与ID3算法一样使用了信息熵的概念,并和ID3一样通过学习数据来建立决策树。 在Springer LNCS于2008年发表的优秀论文中,该算法在前10大数据挖掘算法中排名第一,之后使得它变得非常受欢迎。
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Discovered by embedding cosine similarity (sentence-transformers MiniLM, 384-dim).