Sklearn 机器学习 数值离散化 指定区间

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📊 Sklearn 机器学习数值离散化：指定区间实战指南

在机器学习项目中，我们经常遇到连续型数值特征（如年龄、收入等），而某些模型（如朴素贝叶斯、决策树）对离散型变量的表现更优。因此，“数值离散化”成为数据预处理中的重要一环。

本篇文章将深入讲解如何使用 Sklearn 的 KBinsDiscretizer 实现 指定自定义区间的数值离散化，解决你在项目中可能遇到的离散分箱难题 ✅

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📌 一、什么是数值离散化？

数值离散化是将连续数值变量划分为若干有限个区间（bin），将其转换为类别型变量。常见的离散化方式有：

• 等宽分箱（uniform）
• 等频分箱（quantile）
• 基于聚类的分箱（kmeans）
• ✅ 自定义指定区间（手动控制 bin 边界）

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🧠 二、为什么需要指定区间？

默认的 KBinsDiscretizer 提供了自动分箱策略，但在实际业务中，我们更常需要业务驱动的规则分箱，例如：

• 年龄：[0-18, 19-35, 36-60, 60+]
• 收入等级：[0-3000, 3000-7000, 7000-15000, 15000+]

这类分箱逻辑往往来源于领域知识或历史经验。

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🔧 三、实战代码：使用 Pandas + Numpy 实现自定义区间离散化

Sklearn 的 KBinsDiscretizer 不支持手动指定 bin 边界，因此我们推荐使用 pandas.cut() 来实现。

✅ 示例：将收入按照业务定义区间离散化

import pandas as pd

# 模拟数据
data = pd