pd.cut() 是把一组数据按照一定bins分割成离散的区间，得到的数据是每个值的落到的区间，此函数对于从连续变量转换为离散变量也很有用 参数解释： 返回值： 分割后每个值落在的区间 运用各种参数 qcut ...

在机器学习中，经常会对数据进行分箱处理操作，即将一段连续的值切分为若干段，每一段的值当成一个分类。 这个将连续值转换成离散值的过程，就是分箱处理。 例如：把年龄划分为18岁以下、18-30岁、30-45岁、45-60岁、60岁以上等5个标签（类别）。 Pandas 包中的 cut ...

一、定义 数据分箱就是将连续变量离散化。 二、意义 • 离散特征可变性强，易于模型的快速迭代； • 稀疏向量运算速度快，方便存储; • 变量离散化后对异常数据有很强的鲁棒性； • 特征离散以后，模型会更加稳定 ...

https://www.cnblogs.com/nicetoseeyou/p/10655422.html pandas之cut(),qcut() 功能:将数据进行离散化 可参见博客：https://blog.csdn.net/missyougoon ...

qcut与cut的主要区别： 　　qcut:传入参数，要将数据分成多少组，即组的个数，具体的组距是由代码计算 　　cut:传入参数，是分组依据。具体见示例　　 1、qcut方法，参考链接：http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable ...

建模数据的预处理的过程中，变量分箱（即变量离散化）往往是较为核心一环。变量分箱的优劣往往会影响模型评分效果． 一,数据分箱的重要性 　１．对异常数据有比较好的鲁棒性． 　２．在逻辑回归模型中，单个变量分箱之后每个箱有自己独立的权重，相当于给模型加入了非线性的能力，能够提升模型的表达能力 ...

功能:将数据进行离散化 可参见博客：https://blog.csdn.net/missyougoon/article/details/83986511 , 例子简易好懂 1、pd.cut函数有7个参数，主要用于对数据从最大值到最小值进行等距划分 pandas.cut(x ...

1、cut方法 pandas.cut(x, bins, right=True, labels=None, retbins=False, precision=3, include_lowest=False, duplicates='raise', ordered=True ...