在决策树算法中，处理连续型特征通常可以使用二分法来将连续型特征按照某个阈值进行二分，得到两个离散化的特征值。阈值选择可以使用信息增益等指标进行选择。除此之外，还可以使用其他的一些策略，例如使用聚类算法对特征进行聚类，将聚类中心值作为新的特征值等。
决策树算法中如何处理连续型特征？
在决策树算法中，处理连续型特征是一个比较常见的问题。因为决策树算法本质上是基于特征值之间的分裂来进行分类的，而对于连续型特征来说，它本身就是具有一定的连续性的，这就给分类带来一定的困难。通常，我们可以使用二分法来处理这个问题，也就是将连续型特征按照某个阈值进行二分，得到两个离散化的特征值。这个阈值可以用信息增益等指标进行选择。除此之外，还可以使用其他的一些策略来处理连续型特征，例如使用聚类算法对特征进行聚类，将聚类中心值作为新的特征值等。
提问时间：2023-05-30 18:11:39
编辑时间：2023-05-30 18:11:41
提问者：
独行侠客
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2回答时间：2023-05-30 18:11:45
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