C45算法的数据管理策略

C4.5算法的数据管理策略包括以下几个方面：

数据预处理：在使用C4.5算法之前，需要对原始数据进行预处理，包括数据清洗、数据集成、数据变换等。数据清洗主要是处理缺失值、异常值等问题；数据集成是将多个数据源的数据合并成一个统一的数据集；数据变换是对数据进行归一化、标准化等处理，以便提高算法的效果。
数据划分：C4.5算法需要将数据集划分为训练集和测试集。训练集用于构建决策树模型，测试集用于评估模型的性能。通常采用交叉验证的方法，将数据集分为K个子集，每次将其中一个子集作为测试集，其余子集作为训练集，然后计算模型在测试集上的性能指标的平均值。
特征选择：C4.5算法通过计算特征的信息增益或信息增益比来选择最优的特征进行划分。在计算信息增益时，需要对每个特征进行离散化处理，将连续值转化为离散值，以便计算信息增益。
数据存储：C4.5算法构建的决策树模型可以通过保存为文本文件或二进制文件的方式进行存储。在使用模型进行预测时，可以从文件中读取模型，然后对新的样本进行分类。

总的来说，C4.5算法的数据管理策略主要包括数据预处理、数据划分、特征选择和数据存储等方面，这些策略都对算法的性能和效果有着重要的影响