Machine learning 什么是Weka'；s InfogainatTributeval公式，用于计算具有连续值的熵？

我正在使用Weka的属性选择函数来获取信息，并且我正在尝试找出Weka在处理连续数据时使用的具体公式

我知道通常的熵公式是针对数据中的值是离散的。我知道，当处理连续数据时，可以使用微分熵或离散值。我已经试着看了Weka对的解释，并查阅了许多其他参考资料，但什么也找不到

也许只有我一个人，但有谁知道Weka是如何执行这个案子的

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谢谢

我问作者马克·霍尔，他说：

它使用基于监督MDL的Fayad和 伊拉尼。请参阅javadocs:

您还可以看到离散化方法的链接：

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这可能有点晚了，但非常感谢您提供的信息和付出的努力！没有看到离散化函数。