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连续属性离散化在机器学习中是一个很重要的问题。该文介绍了一种基于列联表的值差别度量方法，实验比较结果表明该文提出的方法获取的分类预测准确度效果一般要好于基于ｘ〈’２〉的方法。
基于值差别度量的连续属性离散化方法
【摘 要】
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连续属性离散化在机器学习中是一个很重要的问题。该文介绍了一种基于列联表的值差别度量方法，实验比较结果表明该文提出的方法获取的分类预测准确度效果一般要好于基于ｘ〈’２〉
【机 构】
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中国科学院计算技术研究所(北京)
【出 处】
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第六届全国机器学习研讨会
【发表日期】
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1998年期
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