当我们使用任何决策树算法并且我们的数据集由数值组成时。
我发现程序提供的结果将节点拆分为数据集中不存在的值
例：
分类结果
attrib2 attrib2> 3.761791861252009：groupB
在我的数据集中，attrib2没有值，如3.76179。
为什么会这样呢？
最佳答案
有几种选择属性的方法。而且并非所有人都选择数据集中的值。
一个普通的方法（虽然有点简单）是取平均值。 3.76179 ...可能是数据集中所有attrib2的平均值。
例如，如果您的数据集是一维的，并且由值-10, -9, .. -2, -1, 1, 2, ..9, 10组成，则很好的分割值将是0，即使它不在数据集中也是如此。
另一种可能性，尤其是在处理随机森林（几个决策树）时，是随机选择分裂值，其概率分布集中在中值附近。一些算法决定根据以平均值/中位数为中心的高斯进行拆分，其偏差等于数据集的标准偏差。