决策树的主要过程首先用根节点代表一个给定的数据集；然后从根节点开始（包括根节点）在每个节点上选择一个属性，使结点数据集划分（一棵树分裂为几棵树）为更小的子集(子树)；直到使用某个属性，其子集中所有样本都属于一个类别，才停止分裂。
这里面需要注意的是如何寻找分裂点，C4.5区别于ID3算法之一在于分裂点选择信息增益率最大的方式。 为什么选择信息增益率而不是信息增益？因为如果仅仅用信息增益，则一个属性具有较多不同值往往容易有较大的信息增益，因此比较容易成为分裂点特征。举个例子比如客户ID，这个特征几乎每行都有不同值，如果将其作为分裂点显然会有overfit的问题
C4.5是可以支持特征是离散变量或者连续变量，
对于离散变量A，如果选择属性A划分数据集S, 其在S上的信息熵计算为
对于连续型数据A，则按属性A的取值递增排序，将每对相邻值的中点看作可能的分裂点，对每个可能的分裂点，计算：
最后计算信息增益率,选择增益率最大的节点作为分裂点,信息增益率将分裂信息作为分母，属性取值数目越大，分裂信息值越大，从而部分抵消了属性取值数目所带来的影响
原文：http://www.cnblogs.com/datawang/p/6362521.html