在数据分析与处理的过程中，特征离散化是一种常见的操作。通过将连续的数值型数据转换为离散类别，能够更好地处理数据，尤其是在机器学习模型中进行分类问题的建模时。离散化能够简化数据结构，减少数据噪声，并提高模型的解释性。
本文将详细介绍如何使用 pandas 库中的 cut 和 qcut 函数进行数据的等宽离散化和等频离散化，并结合实际应用场景展示其用法。
文章目录
- 等宽离散化
- 等频离散化
- 总结
等宽离散化
等宽离散化是一种在数据处理中用于处理连续型变量的技术。通过将数值型数据划分为预定义数量的区间，等宽离散化将连续的数值数据转换为离散的类别。这些区间的宽度是相等的，因此每个区间覆盖的数值范围相同。
| 区间范围 | 类别 |
|---|---|
| [0, 10) | 类别1 |
| [10, 20) | 类别2 |
| [20, 30) | 类别3 |
| [30, 40) | 类别4</ |
