10.28

C4.5决策树实验心得
今天机器学习实验的主题是C4.5决策树算法。通过这次实验，我学会了如何利用信息增益率来选择划分属性，同时也深入了解了如何处理连续型数据。

实验中有一个难点是在递归构造决策树时处理边界条件，比如样本为空或特征已经用尽。解决这些问题的过程让我明白，理论知识只有在实践中才能真正消化。实验完成后，我还尝试用matplotlib可视化生成的决策树结构，看着自己亲手实现的模型，我感到特别充实。