机器学习特征工程之连续变量离散化：等频分箱 Python

机器学习特征工程之连续变量离散化：等频分箱 Python

在机器学习的特征工程中，对于连续变量的处理是一个关键步骤。其中，连续变量的离散化是一种常见的处理方式，它可以将连续变量划分为多个离散的区间，从而转化为分类变量。其中一种常见的离散化方法是等频分箱，本文将介绍如何使用Python实现等频分箱。

等频分箱是一种基于数据分布的离散化方法，它将连续变量分成具有相同数量观测值的箱子。这样可以确保每个箱子中的样本数相对均衡，从而减小了离散化过程中的信息损失。

以下是使用Python实现等频分箱的步骤：

步骤1：导入必要的库和数据集

import pandas as pd
import numpy as np

# 导入数据集
data = pd.read_csv('data.csv')