连续变量分箱：等宽离散化 python

连续变量分箱：等宽离散化 python

在机器学习特征工程中，连续变量的离散化是非常重要的步骤。将连续变量离散化为有限的分类可以减少噪声的影响，提高对数据的解释性和预测能力。

本文将介绍一种简单的连续变量分箱方法：等宽离散化。将连续变量切割为相等宽度的若干区间，使数据点落入这些区间中。代码演示使用 Python 的 pandas 和 numpy 库来实现。

首先，我们需要导入必要的库和数据：

import pandas as pd
import numpy as np

data = pd.read_csv('data.csv')

接下来，我们可以使用 pandas 的 cut 函数来进行等宽分箱。一个非常有用的参数是 bins，它指定了我们想要切割的区间数量。代码如下：