pd.cut() 是把一組數據按照一定bins分割成離散的區間，得到的數據是每個值的落到的區間，此函數對於從連續變量轉換為離散變量也很有用 參數解釋： 返回值： 分割后每個值落在的區間 運用各種參數 qcut ...

在機器學習中，經常會對數據進行分箱處理操作，即將一段連續的值切分為若干段，每一段的值當成一個分類。 這個將連續值轉換成離散值的過程，就是分箱處理。 例如：把年齡划分為18歲以下、18-30歲、30-45歲、45-60歲、60歲以上等5個標簽（類別）。 Pandas 包中的 cut ...

一、定義 數據分箱就是將連續變量離散化。 二、意義 • 離散特征可變性強，易於模型的快速迭代； • 稀疏向量運算速度快，方便存儲; • 變量離散化后對異常數據有很強的魯棒性； • 特征離散以后，模型會更加穩定 ...

https://www.cnblogs.com/nicetoseeyou/p/10655422.html pandas之cut(),qcut() 功能:將數據進行離散化 可參見博客：https://blog.csdn.net/missyougoon ...

qcut與cut的主要區別： 　　qcut:傳入參數，要將數據分成多少組，即組的個數，具體的組距是由代碼計算 　　cut:傳入參數，是分組依據。具體見示例　　 1、qcut方法，參考鏈接：http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable ...

建模數據的預處理的過程中，變量分箱（即變量離散化）往往是較為核心一環。變量分箱的優劣往往會影響模型評分效果． 一,數據分箱的重要性 　１．對異常數據有比較好的魯棒性． 　２．在邏輯回歸模型中，單個變量分箱之后每個箱有自己獨立的權重，相當於給模型加入了非線性的能力，能夠提升模型的表達能力 ...

功能:將數據進行離散化 可參見博客：https://blog.csdn.net/missyougoon/article/details/83986511 , 例子簡易好懂 1、pd.cut函數有7個參數，主要用於對數據從最大值到最小值進行等距划分 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 ...