机器学习领域开发的分类算法通常把属性分成离散的或连续的。每种类型都可以用不同的方法处理。离散属性具有有限或无限可数个值，可以用或不用整数表示。属性hair_color、smoker、medical_test和drink_size都有有限个值，因此是离散的。注意，离散属性可以具有数值值。如对于二元属性取0和1，对于年龄属性取0到110。如果一个属性可能的值集合是无限的，但是可以建立一个与自然数的一一对应，则这个属性是无限可数的。例如，属性customer_ID是无限可数的。顾客数量是无限增长的，但事实上实际的值集合是可数的（可以建立这些值与整数集合的一一对应）。邮政编码是另一个例子。
如果属性不是离散的，则它是连续的。在文献中，术语“数值属性”与“连续属性”通常可以互换地使用。（这可能令人困惑，因为在经典意义下，连续值是实数，而数值值可以是整数或实数。）在实践中，实数值用有限位数字表示。连续属性一般用浮点变量表示。
