C5.0是决策树模型中的算法，79年由J R Quinlan发展，并提出了ID3算法，主要针对离散型属性数据，其后又不断的改进，形成C4.5，它在ID3基础上增加了队连续属性的离散化。 C5.0是C4.5应用于大数据集上的分类算法，主要在执行效率和内存使用方面进行了改进。 C4.5算法是ID3算法的修订版，采用GainRatio来加以改进方法，选取有最大GainRatio的分割变量作为准则，避免ID3算法过度配适的问题。 C5.0算法则是C4.5算法的修订版，适用于处理大数据集，采用Boost

采用R语言实现的ID3决策树，包括了模型训练函数和分类预测函数。使用数据框模拟xml文件存储决策树，实现了ID3的分类功能。