基因数据的分类任务，还真挺适合用决策树的。ID3和C4.5两种算法对比着用，更能看出它们的特点。数据集选的是五种癌症的基因表达数据，像是乳腺癌、肺腺癌那类，还挺有代表性的，适合做模型实验。
决策树的优点就是直观，逻辑清晰，尤其是像ID3那种用信息增益来选特征，基本上每一步都能解释得通。你要是数据是纯分类的，属性也不多，ID3其实够用了，响应也快。
C4.5比 ID3 更“精致”，对连续值和缺失值的也更智能些，适合做真实场景下的模型。用信息增益比来避免过拟合这个思路，还蛮实用的。尤其当你面对的是基因数据这种典型的高维小样本数据，C4.5 更有优势。
实验里，数据环节做得也比较全，从缺失值、归一化到特征筛选，都照顾到了。你可以照着这个流程，把自己的数据套进去跑一遍，整个流程跑通一两次后，基本也就入门了。
代码资源也挺全的，Decision-tree_ID3.txt和Decision-tree_C4.5.txt分别记录了两种模型的分类结构，想看具体分支结构和分类路径的朋友可以直接对比。
哦对，还有一些参考文章也值得看看，像这个ID3 算法决策树程序实现和MATLAB C4.5 决策树分类算法，如果你打算自己复现，可以省不少时间。
如果你想深入了解决策树在医学数据上的应用，或者找点靠谱的实验框架来练手，这份资源还蛮合适的。适合用来做课设、科研 demo 或者直接作为代码模版扩展。