机器学习中分裂属性的三种不同情况是什么啊？
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分裂属性有三种： 1、属性为离散的，不需要二叉树的产生。在这个时候，将每个属性分割成一个分支。 2、属性为离散的，需要二叉树的二叉树。这时，根据该子集的属性划分，将其分为“归属该子集”和“非该子集”。 3、属性是一个持续的数值。现在，将一个分割点split_point，然后根据>plit_point和<=split_point产生两个分支。
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