C# 数据挖掘中决策树c4.5挖掘

想问一下（1）C#实现C4.5决策树挖掘后，其结果中的错误与预测分别表示啥？
（2）C4.5决策树挖掘中结果是不是剪枝前错误率和剪枝后的错误率都高，他的最终预测效果就好，预测的准确率就高？

• 这有个类似的问题, 你可以参考下: https://ask.csdn.net/questions/7777853
• 除此之外, 这篇博客: 推荐系统-基于物品的协同过滤推荐算法完整实现（从原始数据到推荐物品-C#版）中的 4、往数据库随生成成20万条购买记录（数据可重复，代表多次购买），1万用户量、1万物品量。 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
  

• 

  在这个数据量下可以看到在物品量增加的情况下，效率很慢。

  所以我写的这个算法实现还需要进一步优化。

   

  更新：

  由于这个是c#的，不过其实不管什么实现语言，只要知道思路就行，推荐大家去看一下java版的apache开源的推荐系统：mahout。但是还是推荐大家去看一下。不过博主也还一直没看的。

  近期有很多人联系我说要源码，其实源码在这个里面已经都写了。少量的一些不重要的我就没放着上面。关于GlobalFunAndVar这个类是我自定义的一个全局类，在这里面就只是用到统计代码运行时间和连接数据库执行sql语句。OutPutArray这个方法是自定义的一个输出二维数组的方法。代码如下：

         /// <summary>
         /// 输出指定的二维数组
         /// </summary>
         /// <param name="array"></param>
         public void OutPutArray<T>(T[,] array)
         {
             bool isDouble = false;
             if (array[0, 0] is double)
                 isDouble = true;
             int len1 = array.GetLength(0);
             int len2 = array.GetLength(1);
             for (int i = 0; i < len1; i++)
             {
                 for (int j = 0; j < len2; j++)
                 {
               
                     //if (j >= i)
                     switch (isDouble)
                     {
                         case false:
                             Console.Write(array[i, j] + "    ");
                             break;
  
                         case true:
                             if (array[i, j].ToString().Length == 1)
                                 Console.Write(array[i, j] + ".00    ");
                             else
                                 Console.Write(array[i, j] + "    ");
                             break;
                     }
                     /*
                     else
                         Console.Write(array[i, j] + "    ");
                         */
                 }
                 Console.WriteLine();
             }
  
         }

  191221更新(重大更新): 修复执行错误，并给出一个Demo使用样例代码，大家请重新重新下载dll，并可以参考样例代码来进行测试使用。

  191108更新：由于我看有人需要，我把这个最终的推荐算法以及一些辅助方法封装成了一个dll，大家只需引入这个dll就可以。

  点击进入b0c0.com下载

  xml文件为注释，因为只引入dll的话，在vs中调用dll中的方法是没有注释说明的，只需把这个注释xml和dll放在同一目录（dll和xml文件名必须相同!），vs直接引入dll就能显示注释。

  方法说明：

  一共有两个类接口调用：GlobalFunAndVar（辅助通用类）、RecommendBaseGood（基于物品的推荐接口）

  RecommendBaseGood：

  /// <summary>
  /// 构造方法（数据初始化）
  /// </summary>
  /// <param name="dataTable">
  /// 第1列为userId 用户id,
  /// 第2列为goodId 物品id,
  /// 第3列为rating 评分,
  /// </param>
  /// <param name="isDeBug">是否打开调试（只用于输出构建的矩阵结果以及统计运行时间）</param>
  public RecommendBaseGood(DataTable dataTable, bool isDeBug)；
  
  /// <summary>
  /// 为某个具体用户计算预测兴趣度
  /// </summary>
  /// <param name="user">用户id</param>
  /// <returns>key：物品id，value：物品推荐度</returns>
  public Dictionary<int, double> Get_SimilarityByUser(int user);
  
  /// <summary>
  /// 为所有用户计算预测兴趣度
  /// </summary>
  /// <returns>key：用户id，value：(key:物品id，推荐度) </returns>
  public Dictionary<int, Dictionary<int, double>> Get_SimilarityAllUser()

  GlobalFunAndVar：

  /// <summary>
  /// 获得指定的MethodBase对象
  /// </summary>
  /// <param name="i">指定是属于谁的的方法</param>
  /// <returns></returns>
  public MethodBase getMethodBase(int i)
  
  /// <summary>
  /// 监视代码运行时间开始
  /// </summary>
  public void stopwatchBegin()
  
  /// <summary>
  /// 监视代码运行时间结束
  /// </summary>
  public void stopwatchEnd()
  
  /// <summary>
  /// 指定的sql查询并填充到DataSet返回
  /// </summary>
  /// <param name="sql">sql语句</param>
  /// <param name="connection">SqlConnection</param>
  /// <returns></returns>
  public DataSet SqlDataAdapDS(string sql, SqlConnection connection)

• 您还可以看一下 韦语洋（Lccee）老师的一机一码加密、被破解自动销毁随时授权回收升级系列视频课程课程中的 反编译案例，获取C#源代码小节, 巩固相关知识点