据我了解，C4.5 与 ID3 相比有 4 个改进：
- 处理训练数据和“测试”数据中的缺失值，
- 处理连续数据
- 处理属性的成本。
- 修剪
然而，并不是我发现的所有决策树 python 模块，即使是所谓的 C4.5，也能处理缺失值。
你知道处理它们的图书馆吗？如果它可以与 Pandas DataFrames “开箱即用”一起使用，那就太好了......
Python 中是否有真正的 C4.5 实现？（处理缺失值）
数据挖掘
Python
熊猫
决策树
2021-09-25 21:24:52
1个回答
我认为流行的 python 库中没有 C4.5 实现。您的选择是：
- 尝试 github 实现，例如：https ://github.com/geerk/C45algorithm
- 尝试使用 rpy 包获取 R 实现：查看那里的示例以了解其工作原理（C5.0）https://stackoverflow.com/questions/41070087/calling-c5-0-in-python