C4.5是一系列用在机器学习和数据挖掘的分类问题中的算法。它的目标是监督学习：给定一个数据集，其中的每一个元组都能用一组属性值来描述，每一个元组属于一个互斥的类别中的某一类。C4.5的目标是通过学习，找到一个从属性值到类别的映射关系，并且这个映射能用于对新的类别未知的实体进行分类。
C4.5由J.Ross Quinlan在ID3的基础上提出的。ID3算法用来构造决策树。决策树是一种类似流程图的树结构，其中每个内部节点（非树叶节点）表示在一个属性上的测试，每个分枝代表一个测试输出，而每个树叶节点存放一个类标号。一旦建立好了决策树，对于一个未给定类标号的元组，跟踪一条有根节点到叶节点的路径，该叶节点就存放着该元组的预测。决策树的优势在于不需要任何领域知识或参数设置，适合于探测性的知识发现。
从ID3算法中衍生出了C4.5和CART两种算法，这两种算法在数据挖掘中都非常重要。下图就是一棵典型的C4.5算法对数据集产生的决策树。
比如我们判断一个人能不能结婚，那么每个人就可以作为一个具体的对象，该对象有着很多属性，比如年龄，性别，帅不帅，工作NB不，有没有女朋友，是不是富二代6个属性，而结婚也作为该对象的一个属性，而”结婚”属性就可以作为我们的预测属性！然后根据其他属性来预测我们的目标属性--结婚属性，比如说，年龄：30，性别：男，长的帅，工作不错，又女朋友，还是富二代！根据这些属性我们就可以得出该人今年可以结婚！当然这是预测出来的！这时，我们肯定有个疑问了，这是如何预测的呢？这实质上是根据我们的统计数据得出的，比如我们统计10000个人，根据这一万个人的6个属性以及目标属性（结婚）最终得出一组数据，我们用这组数据做成一个决策树！而其中这10000个人的样本我们则称为训练样本！
我们还是拿”打高尔夫球”这个经典的例子来作具体研究吧!该例其实就是通过一些列的属性来决定是否适合打高尔夫！刚刚说了训练样本，我们就来看看训练样本吧！图1是我用WPF做了一个简单的CRUD界面，用来把我们的样本显示的展现出来。具体看图1。。
图1 数据集
我们从图中可以看出，该表中共有6列，而每一列中的列名对应一个属性，而我们以实践经验知道，“Day”即日期这个属性并不能帮我们预测今天是否适合去打Golf.故该属性我们就应该选择摒弃！再看该系统中的其他5给属性。很显然，图1中我用红笔画出来的属性“Play Golf”该属性就是我们的预测属性。而其他4个属性“Outlook”（天气）”、Temperature”（温度） 、“Humdity”（湿度）、“Windy”(是否刮风)这四个属性进行判断今天去 Play Golf。
那我们接下来的工作自然就是根据属性1-4得出我们的决策树了!那么我们来想想该决策树的算法，实质上其遵循一种统一的递归模式：即，首先用根节点表示一个给定的数据集（比如在这，就是我们的14个样本）；然后，从根节点开始在每个节点上测试一个特定的属性，把节点数据集划分成更小的子集（这一步，比如根据属性Outlook划分，可以划分出三个子集出来，即属于Sunny的一个子集样本，属于Overcast的子集样本，属于Rainy的子集样本），该子集并用子树进行表示；该过程就开始一直进行，直到子集称为“纯的”,也就是说直到子集中的所有实例都属于同一个类别，树才停止生长。
根据算法产生的决策树：
图2 在数据集上通过C4.5生成的决策树
看图2，首先是根据Outlook属性进行划分，根据Outlook的三个属性值（Sunny、Overcast、Rainy）划分出了三个组合，而其中Overcast划分中的集合是“纯”的了。故此子树就停止生长了。而根据Sunny属性值划分中的样例集合1，2，8，9，11显然还不是“纯”的（该组样例中有的PlayGolf是Yes,而有的是No）,故需要再次对其进行划分，直到分组中的所有样例都是“纯”的位置，才停止生长。
算法描述
C4.5并不一个算法，而是一组算法—C4.5，非剪枝C4.5和C4.5规则。下图中的算法将给出C4.5的基本工作流程：
图3 C4.5算法流程
我们可能有疑问，一个元组本身有很多属性，我们怎么知道首先要对哪个属性进行判断，接下来要对哪个属性进行判断？换句话说，在图2中，我们怎么知道第一个要测试的属性是Outlook，而不是Windy？其实，能回答这些问题的一个概念就是属性选择度量。
属性选择度量
属性选择度量又称分裂规则，因为它们决定给定节点上的元组如何分裂。属性选择度量提供了每个属性描述给定训练元组的秩评定，具有最好度量得分的属性被选作给定元组的分裂属性。目前比较流行的属性选择度量有--信息增益、增益率和Gini指标。
先做一些假设，设D是类标记元组训练集，类标号属性具有m个不同值，m个不同类Ci(i=1,2,…，m)，CiD是D中Ci类的元组的集合，|D|和|CiD|分别是D和CiD中的元组个数。
（1）信息增益
信息增益实际上是ID3算法中用来进行属性选择度量的。它选择具有最高信息增益的属性来作为节点N的分裂属性。该属性使结果划分中的元组分类所需信息量最小。对D中的元组分类所需的期望信息为下式：
（1）
Info(D)又称为熵。
现在假定按照属性A划分D中的元组，且属性A将D划分成v个不同的类。在该划分之后，为了得到准确的分类还需要的信息由下面的式子度量：
（2）
信息增益定义为原来的信息需求（即仅基于类比例）与新需求（即对A划分之后得到的）之间的差，即
（3）
我想很多人看到这个地方都觉得不是很好理解，所以我自己的研究了文献中关于这一块的描述，也对比了上面的三个公式，下面说说我自己的理解。
一般说来，对于一个具有多个属性的元组，用一个属性就将它们完全分开几乎不可能，否则的话，决策树的深度就只能是2了。从这里可以看出，一旦我们选择一个属性A，假设将元组分成了两个部分A1和A2，由于A1和A2还可以用其它属性接着再分，所以又引出一个新的问题：接下来我们要选择哪个属性来分类？对D中元组分类所需的期望信息是Info(D) ,那么同理，当我们通过A将D划分成v个子集Dj(j=1,2,…,v)之后，我们要对Dj的元组进行分类，需要的期望信息就是Info(Dj),而一共有v个类，所以对v个集合再分类，需要的信息就是公式（2）了。由此可知，如果公式（2）越小，是不是意味着我们接下来对A分出来的几个集合再进行分类所需要的信息就越小？而对于给定的训练集，实际上Info(D)已经固定了，所以选择信息增益最大的属性作为分裂点。
但是，使用信息增益的话其实是有一个缺点，那就是它偏向于具有大量值的属性。什么意思呢？就是说在训练集中，某个属性所取的不同值的个数越多，那么越有可能拿它来作为分裂属性。例如一个训练集中有10个元组，对于某一个属相A，它分别取1-10这十个数，如果对A进行分裂将会分成10个类，那么对于每一个类Info(Dj)=0，从而式（2）为0，该属性划分所得到的信息增益（3）最大，但是很显然，这种划分没有意义。
（2）信息增益率
正是基于此，ID3后面的C4.5采用了信息增益率这样一个概念。信息增益率使用“分裂信息”值将信息增益规范化。分类信息类似于Info(D)，定义如下：
（4）
这个值表示通过将训练数据集D划分成对应于属性A测试的v个输出的v个划分产生的信息。信息增益率定义：
（5）
选择具有最大增益率的属性作为分裂属性。
（3）Gini指标
Gini指标在CART中使用。Gini指标度量数据划分或训练元组集D的不纯度，定义为：
（6）
C#实现代码如下：
计算信息增益率：
using System;
using System.Collections;
using System.Collections.Generic;
using System.Data;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;
namespace C4._5.BLL
{
public class Entropy
{
public int[] statNum = new int[2];//训练统计结果:0->No 1->Yes
public double EntropyValue = 0;
private int mTotal = 0;
private string mTargetAttribute = "PlayGolf";
public void getEntropy(DataTable samples)
{
CountTotalClass(samples,out statNum[0],out statNum[1]);
EntropyValue = CalcEntropy(statNum[0],statNum[1]);
}
/// <summary>
/// 统计各个样本集合中所包含的目标属性Yes或者No的数目
/// </summary>
public void CountTotalClass(DataTable samples,out int no,out int yes)
{
yes = no = 0;
foreach (DataRow aRow in samples.Rows)
{
if ((string)aRow[mTargetAttribute] == "Yes")
yes++;
else if ((string)aRow[mTargetAttribute] == "No")
no++;
else
throw new Exception("出错！");
}
}
/// <summary>
/// 计算熵值
/// </summary>
/// <returns></returns>
public double CalcEntropy(int no,int yes)
{
double entropy = 0;
double total = (double)(yes + no);
double p = 0;
if (no != 0)
{
p = no / total;
entropy += -p * Math.Log(p,2);
}
if (yes != 0)
{
p = yes / total;
entropy += -p * Math.Log(p, 2);
}
return entropy;
}
/// <summary>
/// 该注释可能有问题，从属性中的样本集合中得到yes或者no的数目
/// </summary>
/// <param name="samples"></param>
/// <param name="attribute"></param>
/// <param name="value"></param>
/// <param name="no"></param>
/// <param name="yes"></param>
public void GetValuesToAttribute(DataTable samples, Attribute attribute, string value, out int no, out int yes)
{
no = yes = 0;
foreach (DataRow row in samples.Rows)
{
if ((string)row[attribute.AttributeName] == value)
{
if ((string)row[mTargetAttribute] == "No")
{
no++;
}
else if ((string)row[mTargetAttribute] == "Yes")
{
yes++;
}
else
{
throw new Exception("出错");
}
}
}
}
/// <summary>
/// 计算信息收益
/// </summary>
/// <param name="samples"></param>
/// <param name="attribute"></param>
/// <returns></returns>
public double Gain(DataTable samples, Attribute attribute)
{
mTotal = samples.Rows.Count;
string[] values=attribute.values;
double sum=0.0;
for (int i = 0; i < values.Length; i++)
{
int no, yes;
no = yes = 0;
GetValuesToAttribute(samples,attribute,values[i],out no,out yes);
if (yes == (yes + no) || no == (yes + no))
{
sum += 0;
}
else
{
sum += (double)(yes + no) / (double)mTotal * (-(double)yes / (double)(yes + no) * Math.Log(((double)yes / (double)(yes + no)), 2) - (double)no / (double)(yes + no) * Math.Log(((double)no / (double)(yes + no)), 2));
}
}
return SplitInfo(samples,mTargetAttribute)- sum;
}
/// <summary>
/// 获得targetAttribute属性下的所有属性值
/// </summary>
/// <param name="samples"></param>
/// <param name="targetAttribute"></param>
/// <returns></returns>
private ArrayList GetDistinctValues(DataTable samples, string targetAttribute)
{
ArrayList distinctValues = new ArrayList(samples.Rows.Count);
foreach (DataRow row in samples.Rows)
{
if (distinctValues.IndexOf(row[targetAttribute]) == -1)
distinctValues.Add(row[targetAttribute]);
}
return distinctValues;
}
/// <summary>
/// 按某个属性值计算该属性的熵值
/// </summary>
/// <param name="samples"></param>
/// <param name="attribute"></param>
/// <returns></returns>
public double SplitInfo(DataTable samples, string attribute)
{
ArrayList values = GetDistinctValues(samples,attribute);
for (int i = 0; i < values.Count; i++)
{
if (values[i] == null || (string)values[i] == "")
{
values.RemoveAt(i);
}
}
int[] count=new int[values.Count];
for (int i = 0; i < values.Count; i++)
{
foreach (DataRow aRow in samples.Rows)
{
if ((string)aRow[attribute] == (string)values[i])
count[i]++;
}
}
double entropy = 0;
double total = samples.Rows.Count;
double p = 0;
for (int i = 0; i < values.Count; i++)
{
if (count[i] != 0)
{
p = count[i] / total;
entropy += -p * Math.Log(p,2);
}
}
return entropy;
}
/// <summary>
/// 获得指定属性的信息增益率
/// </summary>
/// <param name="samples">样本集合</param>
/// <param name="attribute"></param>
/// <returns></returns>
public double GainRatio(DataTable samples, Attribute attribute)
{
double splitInfoA = this.SplitInfo(samples,attribute.AttributeName);//计算各个属性的熵值
double gainA = Gain(samples,attribute);//信息增益
double gainRatioA = gainA / splitInfoA;
return gainRatioA;
}
}
}构造决策树：
public class DTree_ID3
{
private string mTargetAttribute = "result";
public Entropy en = new Entropy();
public TreeNode roots;
/// <summary>
/// 获得信息增益率最大的属性
/// </summary>
/// <param name="samples"></param>
/// <param name="attributes"></param>
/// <returns></returns>
private Attribute getBestAttribute(DataTable samples,Attribute[] attributes)
{
double maxGain = 0.0;
Attribute bestAttribute = null;
foreach (Attribute attribute in attributes)
{
double aux = en.GainRatio(samples,attribute);
if (aux > maxGain)
{
maxGain = aux;
bestAttribute = attribute;
}
}
return bestAttribute;
}
/// <summary>
/// 判断样例集是否属于同一类，即该样例集是否是"纯"的，是则返回此属性值，否则返回Null
/// </summary>
/// <param name="samples"></param>
/// <param name="targetAttribute"></param>
/// <returns></returns>
public string AllSamplesSameClass(DataTable samples, string targetAttribute)
{
DataRow row = samples.Rows[0];
string targetValue = (string)row[targetAttribute];
for (int i = 1; i < samples.Rows.Count; i++)
{
if (targetValue!=samples.Rows[i][targetAttribute].ToString())
{
return null;
}
}
return targetValue;
}
/// <summary>
/// 获得属性的目标属性的值（解释有可能错误）
/// </summary>
/// <param name="samples"></param>
/// <param name="targetAttribute"></param>
/// <returns></returns>
private ArrayList GetDistinctValues(DataTable samples, string targetAttribute)
{
ArrayList distinctValues = new ArrayList(samples.Rows.Count);
foreach (DataRow row in samples.Rows)
{
if (distinctValues.IndexOf(row[targetAttribute]) == -1)
distinctValues.Add(row[targetAttribute]);
}
return distinctValues;
}
/// <summary>
///
/// </summary>
/// <param name="samples"></param>
/// <param name="targetAttribute"></param>
/// <returns></returns>
private object GetMostCommonValue(DataTable samples, string targetAttribute)
{
ArrayList distinctValues = GetDistinctValues(samples,targetAttribute);
int[] count=new int[distinctValues.Count];
foreach (DataRow row in samples.Rows)
{
int index = distinctValues.IndexOf(row[targetAttribute]);
count[index]++;
}
int MaxIndex = 0;
int MaxCount = 0;
for (int i = 0; i < count.Length; i++)
{
if (count[i] > MaxCount)
{
MaxCount = count[i];
MaxIndex = i;
}
}
return distinctValues[MaxIndex];
}
/// <summary>
/// 构造决策树
/// </summary>
/// <param name="samples">样本集合</param>
/// <param name="targetAttribute">目标属性</param>
/// <param name="attributes">该样本所含的属性集合</param>
/// <returns></returns>
private TreeNode BuildTree(DataTable samples, string targetAttribute, Attribute[] attributes)
{
TreeNode temp = new TreeNode();
//如果samples中的元祖是同一类C
string c = AllSamplesSameClass(samples,targetAttribute);
if (c != null) //返回N作为叶节点，以类C标记
return new TreeNode(new Attribute(c).AttributeName + c);
//if attributes为空，then
if (attributes.Length == 0)//返回N作为叶子节点，标记为D中的多数类，多数表决
{
return new TreeNode(new Attribute(GetMostCommonValue(samples,targetAttribute)).AttributeName);
}
//计算目标属性的熵值，即PlayGolf的熵值
mTargetAttribute = targetAttribute;
en.getEntropy(samples);
//找出最好的分类属性，即信息熵最大的
Attribute bestAttribute = getBestAttribute(samples,attributes);
//标记为节点root
DTreeNode root = new DTreeNode(bestAttribute);
temp.Text = bestAttribute.AttributeName;
DataTable aSample = samples.Clone();
//为bestAttribute的每个输出value划分元祖并产生子树
foreach (string value in bestAttribute.values)
{
aSample.Rows.Clear();
//aSamples为满足输出value的集合，即一个划分（分支）
DataRow[] rows = samples.Select(bestAttribute.AttributeName+"="+"'"+value+"'");
foreach (DataRow row in rows)
{
aSample.Rows.Add(row.ItemArray);
}
//删除划分属性
ArrayList aArributes = new ArrayList(attributes.Length-1);
for (int i = 0; i < attributes.Length; i++)
{
if (attributes[i].AttributeName != bestAttribute.AttributeName)
{
aArributes.Add(attributes[i]);
}
}
//如果aSample为空，加一个树叶到节点N，标记为aSample中的多数类
if (aSample.Rows.Count == 0)
{
TreeNode leaf = new TreeNode();
leaf.Text = GetMostCommonValue(samples, targetAttribute).ToString() + "(" + value + ")";
temp.Nodes.Add(leaf);
}
else //加一个由BulidTree(samples,targetAttribute,attributes)返回的节点到节点N
{
DTree_ID3 dc3 = new DTree_ID3();
TreeNode ChildNode = dc3.BuildTree(aSample,targetAttribute,(Attribute[])aArributes.ToArray(typeof(Attribute)));
ChildNode.Text += "(" + value + ")";
temp.Nodes.Add(ChildNode);
}
}
roots = temp;
return temp;
}
public TreeNode MountTree(DataTable samples, string targetAttribute, Attribute[] attributes)
{
return BuildTree(samples, targetAttribute, attributes);
}
}