C4.5决策树为何不支持数值归一化？

C4.5决策树算法是一种常用的分类算法，它基于信息增益或信息增益比来选择特征。然而，C4.5算法并不支持对数值特征进行归一化处理。这是为什么呢？

归一化影响信息增益计算

C4.5算法的核心在于信息增益或信息增益比的计算。这两个指标用于衡量特征对于分类结果的影响程度。而数值归一化会改变特征的原始分布，进而影响信息增益的计算结果。

具体来说，数值归一化会将数值特征的取值范围映射到一个固定的区间，例如[0,1]或[-1,1]。这种映射操作会改变特征的原始分布，导致基于原始数据计算得到的信息增益不再准确反映特征的重要性。

信息增益计算基于离散化而非归一化

C4.5算法中的信息增益计算是基于特征的离散化进行的，而不是基于数值归一化后的特征取值。这意味着算法更关注特征值的不同区间划分对分类结果的影响，而非特征值的具体数值大小。

如何处理C4.5算法中的数值特征

如果需要在C4.5算法中使用数值特征，可以考虑以下方法：

特征离散化: 将数值特征转换为多个离散值，例如将年龄特征划分为'青年'、'中年'、'老年'等类别。* 使用其他算法: 选择支持数值特征的算法，例如基于回归的决策树算法（CART）或基于神经网络的算法。

总结

C4.5决策树算法不支持数值归一化的原因在于归一化会影响信息增益的计算，而信息增益是C4.5算法的核心。在使用C4.5算法时，应避免对数值特征进行归一化处理，可以考虑采用特征离散化或其他算法来处理数值特征。