Sklearn 机器学习 数值离散化 等宽区间

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🚀 Sklearn 机器学习中的数值离散化：等宽区间（Uniform Binning）详解

在实际的机器学习项目中，我们经常会遇到连续型数值特征。这类特征虽然对模型有很大价值，但有时我们希望将其转换为离散型特征，比如用于树模型的分裂、模型解释性增强，或者输入到一些只能处理分类变量的模型中。这时候，“数值离散化”就派上用场了。

本文将重点介绍 Sklearn 中的数值离散化方法之一 —— 等宽区间离散化（Uniform Binning），并提供代码实战与可视化示例。

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📌 一、什么是等宽区间离散化？

等宽离散化（Equal Width Binning）是一种将连续变量划分为固定数量区间的方式，每个区间的宽度（即值域跨度）相等，适合数据分布较均匀的场景。

比如：如果某个特征值范围是 [0, 100]，你想将其分成 5 个区间，那么每个区间的宽度为 20，结果就是：

[0, 20), [20, 40), [40, 60), [60, 80), [80, 100]

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🧠 二、等宽离散化 vs 等频离散化

特征	等宽离散化（Uniform）	等频离散化（Quantile）
区间宽度	固定	不固定（由数据分布决定）
每个区间样本数	可能不均等	基本相等
对异常值敏感	是	否
应用场景	数据分布大致均匀时	数据分布偏斜或不均时

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🔧 三、Sklearn 中的实现方式：KBinsDiscretizer

KBinsDiscretizer 是 Sklearn 提供的离散化工具类，支持三种策略：uniform