（1）C4.5算法的特点为：

输入变量（自变量）：为分类型变量或连续型变量。

输出变量（目标变量）：为分类型变量。

连续变量处理：N等分离散化。

树分枝类型：多分枝。

分裂指标：信息增益比率gain ratio（分裂后的目标变量取值变异较小，纯度高）

前剪枝：叶节点数是否小于某一阈值。

后剪枝：使用置信度法和减少-误差法。

（2）CART算法的特点为：

输入变量（自变量）：为分类型变量或连续型变量。

输出变量（目标变量）：为分类型变量（或连续型：回归分析）

连续变量处理：N等分离散化。

树分枝类型：二分枝。

分裂指标：gini增益（分裂后的目标变量取值变异较小，纯度高）。

前剪枝：maxdepth，minsplit，minbucket，mincp

后剪枝：使用最小代价复杂度剪枝法（MCCP）

（3）条件推理决策树（CHAID，QUEST）算法的特点为：

输入变量（自变量）：为分类变量或连续型变量。

输出变量（目标变量）：为分类型变量（或连续型：回归分析）。

连续变量处理：N等分离散化。

树分枝类型：二分枝（以party包中的ctree函数为例）。

分裂指标：独立性检验和相关性（分裂后自变量与目标变量的相关性）

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补充：随机森林算法介绍

随机森林是一种专门为决策树分类器设计的优化方法。它综合了多棵决策树模型的预测结果，其中的每棵树都是基于样本的一个独立集合的值产生的。

随机森林算法的一般步骤为：首先固定概率分布，从原始训练集中可重复地选取N个样本形成t个子训练集，然后使用这t个子训练集产生t棵决策树。最后把这t棵决策树综合组成一棵决策树。

在R语言中，基于CART算法的随机森林算法所涉及的函数是rpart包的randomForest函数，基于条件推理决策树算法的随机森林算法所涉及的函数是party包的cforest函数。

一般来说，随机森林算法的效果要比一般的决策树均好很多。

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装袋算法与随机森林相对而言会生成多个树模型，再进行组合预测，其效果远大于单个树模型。装袋算法（bagging）采取自助法的思路，从样本中随机抽样，形成多个训练样本，生成多个树模型。然后以多数投票的方式来预测结果。随机森林则(randomForest)更进一步，不仅对样本进行抽样，还对变量进行抽样。