C4.5决策树算法Python实现与数据样本
本仓库提供了一个完整的C4.5决策树算法的Python实现，并附带了测试数据样本。资源文件名为C4.5决策树算法的Python代码和数据样本.zip，解压后包含以下四个文件：
- C45.py：这是C4.5决策树算法的实现代码，包含了构建决策树的核心逻辑。
- treePlotter.py：该文件提供了绘制决策树的功能，帮助用户可视化生成的决策树结构。
- PlayData.txt：这是一个样本数据文件，包含了用于测试决策树算法的数据集。
- C45test.py：该文件用于构建、绘制并测试决策树，用户可以通过运行此脚本来验证算法的正确性和效果。
使用说明
- 解压文件：首先将
C4.5决策树算法的Python代码和数据样本.zip文件解压到本地目录。 - 运行测试：打开终端或命令行工具，导航到解压后的目录，运行
python C45test.py命令。该命令将自动构建决策树，绘制决策树图形，并输出测试结果。 - 自定义数据：如果需要使用自己的数据集，可以将数据保存为
PlayData.txt格式，并替换原有的PlayData.txt文件。然后重新运行C45test.py进行测试。
注意事项
- 确保Python环境已正确安装，并且安装了必要的依赖库（如
matplotlib）。 - 如果遇到任何问题或错误，请检查代码中的注释或参考Python官方文档进行调试。
通过本资源，您可以深入了解C4.5决策树算法的实现细节，并将其应用于实际的数据分析任务中。