机器学习特征工程：连续变量聚类分箱

机器学习特征工程：连续变量聚类分箱

在机器学习模型中，特征工程是至关重要的一个步骤。其中一个常见的问题是如何将连续变量转换为离散变量，以便更好地与目标变量相关性建立联系。

本文将介绍一种基于聚类方法的连续变量离散化技术，即聚类分箱。我们将使用Python编程语言，具体实现过程如下：

首先，导入所需的库和数据集，并对需要进行离散化的连续变量进行探索性数据分析。

import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import KMeans

# 导入数据集
df =</