Klassifizierungsalgorithmen im Bereich des maschinellen Lernens unterteilen Attribute in diskrete und kontinuierliche Attribute, wobei diskrete Attribute endliche oder unendliche zählbare Werte haben, die durch Ganzzahlen dargestellt werden können oder nicht. Beispielsweise haben die Attribute Haarfarbe, Raucher, medizinischer Test und Getränkegröße alle endliche Werte.

Wenn die Menge der möglichen Werte für ein Attribut unendlich ist, aber eine Eins-zu-eins-Entsprechung mit natürlichen Zahlen hergestellt werden kann, dann ist das Attribut unendlich zählbar, beispielsweise ist das Attribut customer_ID unendlich zählbar.