Làm thế nào là một điểm phân tách được chọn cho các biến liên tục trong cây quyết định?

Tôi có hai câu hỏi liên quan đến cây quyết định:

1. Nếu chúng ta có một thuộc tính liên tục, làm thế nào để chúng ta chọn giá trị chia tách?

   Ví dụ: Tuổi = (20,29,50,40 ....)

2. Hãy tưởng tượng rằng chúng tôi có một thuộc tính liên tục có giá trị trong . Làm thế nào tôi có thể viết một thuật toán tìm điểm phân chia , để khi chúng ta chia cho , chúng ta có mức tăng tối thiểu cho ?$f$$R$$v$$f$$v$$f>v$

Để đưa ra một điểm phân tách, các giá trị được sắp xếp và điểm giữa giữa các giá trị liền kề được đánh giá theo một số liệu, thường là mức tăng thông tin hoặc tạp chất gini. Ví dụ của bạn, giả sử chúng ta có bốn ví dụ và các giá trị của biến tuổi là . Các điểm giữa giữa các giá trị ( 24,5 , 34,5 , 45 ) được đánh giá và bất kỳ phân chia nào sẽ mang lại mức tăng thông tin tốt nhất (hoặc bất kỳ số liệu nào bạn đang sử dụng) trên dữ liệu đào tạo được sử dụng.$(20, 29, 40, 50)$$(24.5, 34.5, 45)$

Bạn có thể tiết kiệm một số thời gian tính toán bằng cách chỉ kiểm tra các điểm phân tách nằm giữa các ví dụ của các lớp khác nhau, bởi vì chỉ những phân chia này có thể là tối ưu để thu được thông tin.