机器学习笔记（5）——C4.5决策树中的连续值处理和Python实现

  在ID3决策树算法中，我们实现了基于离散属性的决策树构造。C4.5决策树在划分属性选择、连续值、缺失值、剪枝等几方面做了改进，内容较多，今天我们专门讨论连续值的处理和Python实现。 1. 连续属性离散化 C4.5算法中策略是采用二分法将连续属性离散化处理：假定样本集D的连续属性有n个不同的取值，对这些值从小到大排序，得到属性值的集合。把区间的中位点作为候选划分点，于是得到包含n-1个元素的

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