决策树处理连续值的方法

因为连续属性的可取值数目不再有限，因此不能像前面处理离散属性枚举离散属性取值来对结点进行划分。因此需要连续属性离散化，常用的离散化策略是二分法，这个技术也是C4.5中采用的策略。下面来具体介绍下，如何采用二分法对连续属性离散化，以t划分后的信息增益： 

 

对于数据集中的属性“密度”，决策树开始学习时，根节点包含的17个训练样本在该属性上取值均不同。我们先把“密度”这些值从小到大排序：

根据上面计算 的公式，可得：

下面开始计算t 取不同值时的信息增益：

 

**有一点需要注意的是：与离散属性不同，若当前结点划分属性为连续属性，该属性还可作为其后代结点的划分属性。**如下图所示的一颗决策树，“含糖率”这个属性在根节点用了一次，后代结点也用了一次，只是两次划分点取值不同

 

 

 

 

https://blog.csdn.net/u012328159/article/details/79396893