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C4.5决策树算法中采用()对连续属性进行离散化处理。

著名的C4.5决策树算法使用（）来选择最优划分属性。

使用决策树分类时，如果输入的某个特征的值是连续的，通常使用二分法对连续属性离散化，即根据是否大于/小于某个阈值进行划分。如果采用多路划分，每个出现的值都划分为一个分支，这种方式的最大问题是

决策树是一种采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类的算法。