归一化对C4.5决策树没有效果的原因，主要可以从C4.5决策树的工作原理、特征处理方式以及归一化对决策树影响的本质等方面进行深入探讨。
一、C4.5决策树的工作原理
C4.5决策树是一种经典的机器学习算法，它遵循“分而治之”的策略，通过递归地将数据集划分为更小的子集来构建决策树。在构建过程中，C4.5算法会根据信息增益比（Gain Ratio）来选择最优的划分属性。信息增益比综合考虑了信息增益和划分属性的固有值（Split Information），以克服信息增益偏向于选择取值数目较多的属性的问题。
二、C4.5决策树对连续特征的处理
C4.5决策树在处理连续特征时，不直接支持数值归一化。这是因为C4.5算法在计算信息增益比时，需要将连续特征划分为若干个离散的取值区间，然后再计算每个区间的信息增益比。这一划分过程是基于特征的取值范围进行的，如果对连续特征进行归一化处理，就会改变特征的原始取值范围，从而导致划分点的选择不准确。
具体来说，归一化通常是将特征值映射到一个固定的区间内（如[0,1]或[-1,1]），这样做会使得原本在原始取值范围内具有不同重要性的划分点变得难以区分。例如，在原始取值范围内，某个划分点可能将数据集划分为两个纯度差异很大的子集，但在归一化后的取值范围内，这个划分点可能变得不再显著，因为所有的特征取值都被压缩到了同一个区间内。
三、归一化对决策树影响的本质
归一化是一种数据预处理技术，它通常用于加快梯度下降等优化算法的求解速度，或者提高某些机器学习模型的性能（如线性回归、逻辑回归等）。然而，对于决策树这类基于树形结构的模型来说，归一化并不总是必要的。
首先，决策树是通过递归地划分数据集来构建模型的，这一过程中并不涉及梯度下降等优化算法。因此，归一化在加快求解速度方面的作用并不适用于决策树。
其次，决策树在进行节点分裂时，主要依据的是数据集关于划分属性的信息增益比。这一指标衡量的是划分属性对数据集纯度提升的贡献程度，与特征是否归一化是无关的。换句话说，归一化并不会改变样本在划分属性上的信息增益比，因此也就不会影响决策树的构建过程。
四、C4.5决策树不支持归一化的具体原因
信息增益计算的限制：
C4.5决策树算法是基于信息增益（或信息增益比）进行特征选择的。在计算信息增益时，C4.5算法使用了熵的概念来衡量样本集合的不确定性。
对于离散特征，可以直接计算其熵值；但对于连续特征，需要将其划分为若干个离散的取值区间，然后再计算每个区间的熵值。
如果对连续特征进行归一化处理，就会导致特征的取值变得连续且难以划分，进而无法计算每个区间的熵值。
划分点选择的准确性：
C4.5决策树算法在选择划分点时，通常会选择使得信息增益比最大的划分点。
如果对连续特征进行归一化处理，那么所有的特征取值都会被映射到一个固定的区间内（如[0,1]），这样就会导致所有的划分点都在同一个位置上（即区间的端点），从而无法找到最佳的划分点。
特征取值范围的改变：
C4.5决策树算法在构建决策树时，会根据特征的取值范围进行划分。
如果对连续特征进行归一化处理，就会改变特征的原始取值范围，从而导致划分点的选择不准确。这种不准确的划分点选择会进一步影响决策树的构建和分类性能。
五、C4.5决策树处理连续特征的方法
虽然C4.5决策树不支持对连续特征进行数值归一化，但可以通过其他方式来处理连续特征。一种常见的方法是使用二分法进行划分，即将连续特征划分为两个区间，然后选择最佳的划分点。这种方法可以保持特征的原始取值范围不变，同时确保划分点的选择准确性。另一种方法是使用基于回归的决策树算法（如CART算法），该算法可以处理连续特征，并且支持数值归一化。然而，需要注意的是，CART算法在处理连续特征时采用的是不同的特征选择标准（如基尼指数），因此其构建过程与C4.5决策树有所不同。
六、总结
综上所述，归一化对C4.5决策树没有效果的原因主要可以归结为以下几点：
C4.5决策树是基于信息增益比进行特征选择的，归一化不会改变样本在划分属性上的信息增益比。
C4.5决策树在处理连续特征时需要将特征划分为离散的取值区间，归一化会改变特征的原始取值范围，从而影响划分点的选择准确性。
归一化通常用于加快梯度下降等优化算法的求解速度或提高某些机器学习模型的性能，但决策树并不涉及梯度下降等优化算法，因此归一化在决策树中并不总是必要的。
