針對當前決策樹算法較少考慮訓練集的嘈雜程度對模型的影響，以及傳統(tǒng)駐留內(nèi)存算法處理海量數(shù)據(jù)困難的問題，提出一種基于Hadoop平臺的不確定概率C4.5算法-IP-C4.5算法。在訓練模型時，IP-C4.5算法認為用于建樹的訓練集是不可靠的，通過用基于不確定概率的信息增益率作為分裂屬性選擇標準，減小了訓練集的嘈雜性對模型的影響。在Hadoop平臺下，通過將IP-C4.5算法以文件分裂的方式進行MapReduce化程序設計，增強了處理海量數(shù)據(jù)的能力。與C4.5和完全信條樹（CCDT）算法的對比實驗結(jié)果表明，在訓練集數(shù)據(jù)是嘈雜的情況下，IP-C4.5算法的準確率相對更高，尤其當數(shù)據(jù)嘈雜度大于10%時，表現(xiàn)更加優(yōu)秀；并且基于Hadoop的并行化的IP-C4.5算法具有處理海量數(shù)據(jù)的能力。