机器学习特征工程之连续变量离散化：等宽分箱

机器学习特征工程之连续变量离散化：等宽分箱

特征工程在机器学习中起着至关重要的作用，它涉及对原始数据进行预处理和转换，以便更好地适应机器学习模型。离散化是特征工程中的一项重要任务，它将连续变量划分为有限数量的离散类别，以便更好地捕捉数据的模式和关联性。在本文中，我们将重点介绍一种常用的离散化方法：等宽分箱，并使用Python代码进行演示。

等宽分箱（Equal Width Binning）是一种简单但有效的离散化方法。它将连续变量的取值范围划分为固定数量的区间，每个区间的宽度相等。通过这种方式，我们可以将连续变量转化为有序的离散类别，从而简化模型的学习过程。

下面我们将使用Python来实现等宽分箱。首先，我们需要导入所需的库：

import pandas as pd
import numpy as np

接下来，我们创建一个示例数据集，其中包含一个连续变量"age"：

data = pd.DataFrame(