C4.5 决策树：归一化为何失效？

归一化对 C4.5 决策树可能没有效果的原因可能有以下几点：

C4.5 决策树本身对特征的取值范围不敏感：C4.5 决策树是一种基于信息增益的决策树算法，它主要关注特征的信息增益，而不是特征的具体取值。因此，即使对特征进行了归一化，特征的信息增益可能并不会发生显著的变化，从而对决策树的构建结果没有明显影响。
归一化可能导致信息丢失：在某些情况下，归一化可能会导致特征的信息丢失。例如，如果一个特征的取值范围很大，归一化后将所有的取值映射到 0-1 之间，可能会导致原本不同取值之间的差异变得模糊，从而影响了特征的区分能力。
C4.5 决策树对离散特征的处理方式不同：C4.5 决策树对于离散特征和连续特征有不同的处理方式。对于离散特征，C4.5 决策树直接根据特征的不同取值进行划分，而不需要进行归一化。因此，对离散特征进行归一化可能对决策树的构建结果没有影响。

综上所述，归一化对 C4.5 决策树可能没有效果的原因主要是因为 C4.5 决策树本身对特征的取值范围不敏感，以及归一化可能导致信息丢失。