实现连续值特征的分类

实现连续值特征的分类

在机器学习中，特征分类是一项常见的任务，其中包括对连续值特征进行分类。在本文中，我将介绍如何使用Python来实现对连续值特征进行分类的方法。我们将使用一个示例数据集，并使用逻辑回归算法进行分类。

首先，我们需要准备工作环境。确保你已经安装了Python和所需的库，包括NumPy、Pandas和Scikit-learn。你可以使用pip命令来安装这些库。

pip install numpy pandas scikit-learn

接下来，我们将加载示例数据集。在本例中，我们将使用一个包含连续值特征和相应类别标签的数据集。你可以根据自己的需求替换为自己的数据集。

import numpy as np
import pandas as pd

# 加载数据集
data = pd