保持分类能力不变的一种连续属性离散化方法

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摘要：连续型属性的离散化问题是机器学习中的关键问题,是一个NP难题. 该文针对决策表,在Naive Scaler算法的基础上,给出了一种直观、有效和易于理解的离散化方法.该方法从整个属性空间的角度来考虑属性的离散化问题,可有效地保证决策表中原有分类结果的不变性.

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关键词：离散化 Scaler naive scale 机器学习 分类 决策表 连续取值属性 离散化