Python实现连续型特征的分类及完整代码

Python实现连续型特征的分类及完整代码

在机器学习领域中，大部分特征都是离散型的，即特征取值为有限的一组可能值。但是，有时候我们需要处理连续型的特征，比如说年龄、工资等等。这时候我们需要一个方法来将连续型数据转化为离散型数据，从而可以使用分类算法进行训练。

本文将介绍一种将连续型特征转化为离散型特征的方法，并给出相应的完整代码实现。

首先，我们需要将原始数据集按照连续型特征的值排序，并将特征值分成若干个区间。对于每个区间我们定义一个离散型的标签，比如说“low”、“medium”、“high”。我们可以使用pandas库中的cut()函数来完成这个任务。

import pandas as pd

# 原始数据集
data = pd.read_csv('data.csv')

# 将age特征划分为3个区间
data[