C45算法的任务

C4.5算法的任务是根据给定的数据集，构建一个决策树模型。该模型可以根据输入的特征值，对新的实例进行分类或者预测。

具体来说，C4.5算法的任务包括以下几个步骤：

1. 数据预处理：对原始数据进行清洗和转换，包括处理缺失值、处理离散值、归一化等。

2. 特征选择：根据某种准则（如信息增益或者增益率）选择最佳的特征作为当前节点的划分属性。

3. 决策树构建：根据选择的特征，将数据集划分为若干个子集，然后递归地对每个子集进行特征选择和划分，直到满足停止条件（如节点包含的样本属于同一类别或者达到预定的树深度）。

4. 决策树剪枝：通过剪枝算法对生成的决策树进行修剪，以避免过拟合。

5. 决策树的使用：使用生成的决策树对新的实例进行分类或者预测。

总的来说，C4.5算法的任务是通过构建决策树模型，实现对数据集的分类和预测。