我使用Weka的信息增益属性选择功能，我试图弄清楚Weka在处理连续数据时使用的具体公式。
我理解当数据中的值是离散的时，熵的通常公式是this。我知道在处理连续数据时，可以使用差分熵或将值离散化。我已经尝试查看Weka对InfoGainAttributeEval的解释，并查看了很多其他参考文献，但无法找到任何内容。
也许它只是我，但有人会知道Weka如何实现这种情况吗？
谢谢！
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我问作者Mark Hall，他说：
它使用Fayad和。的监督的基于MDL的离散化方法 伊拉尼。见javadocs：
http://weka.sourceforge.net/doc.stable-3-8/weka/attributeSelection/InfoGainAttributeEval.html
您也可以看到离线化方法的这个链接：
http://weka.sourceforge.net/doc.stable-3-8/weka/filters/supervised/attribute/Discretize.html
