连续型特征离散化的原因分析
在机器学习中，看过挺多案例，很多人在处理数据的时候，经常把连续性特征离散化。那么，什么情况下才需要对连续数据离散化呢？一、什么是离散化？连续数据：身高，年龄，工资离散数据：矮，高；红，绿；好，坏……连续属性的离散化就是将连续属性的值域上，将值域划分为若干个离散的区间，最后用不同的符号或整数值代表落在每个子区间中的属性值。数据离散化是指将连续的数据进行分段，使其变为一段段离散化的区间。...
