C45算法的模式结构或模型

C4.5算法是一种决策树算法，其模型结构是一棵树形结构。该算法通过对数据集进行递归划分，生成一棵决策树，用于分类和预测。

C4.5算法的模型结构包括以下几个部分：

1. 根节点：决策树的起始节点，表示整个数据集。
2. 内部节点：除了根节点外的其他节点，表示对数据集的划分条件。
3. 叶节点：表示最终的分类结果或预测结果。
4. 分支：连接节点之间的边，表示数据集的划分条件。
5. 属性：每个内部节点上的属性，用于将数据集划分成更小的子集。
6. 决策规则：叶节点上的规则，用于确定最终的分类或预测结果。

C4.5算法通过计算信息增益比来选择最佳的划分属性，以生成决策树。在生成决策树的过程中，C4.5算法会根据属性值的不同将数据集划分为不同的子集，并递归地对每个子集进行划分，直到满足停止条件（如达到叶节点的最大深度或子集中的样本数小于某个阈值）为止。

最终生成的决策树可以用于分类任务，通过将待分类样本从根节点开始根据属性值进行判断，最终到达叶节点得到分类结果。对于预测任务，可以使用决策树模型对待预测样本进行分类，并将叶节点上的预测结果作为最终的预测值。