（5）C4.5采用二分法处理连续特征，将连续特征进行排列，将连续两个值的中间值作为分裂节点，将小于该值和大于该值的样本分为两个类别，找到信息增益最大的分裂点，本质上还是用的离散特征。如果一个属性的信息增益越大，就表示用这个属性进行样本划分可以更好的减少划分后样本的不确定性，当然，选择该属性就可以更快更好地完成我们的分类目标。C4.5算法就是从提供的数据集中学习到如何将不同属性值的实例划分到不同类的