定义
连续特征离散化是采取各种方法将连续的区间划分为小的区间，并将这连续的小区间与离散值关联起来。连续特征离散化的本质是：决定选择多少个分割点和确定分割点的位置。
背景
连续数据经常采用离散化处理之后再放入模型。离散化可以理解为提取特征的过程，比如在LR模型，由于是广义线性模型表达能力有限，因此通过特征离散化来了提高非线性学习能力
步骤
- 1.对连续特征值按照某种指定的规则进行排序
- 2.初步确定连续属性的划分断点
- 3.按照某种给定的判断标准继续分割断点或合并断点
- 4.如果第三步得到判断标准的终止条件，则终止整个连续特征离散化的过程，否则继续 按第三步执行
主要方法
等距离散
取值范围均匀划成n等份，每份的间距相等
等频离散
均匀分为n等份，每份内包含的观察点数相同
优化离散
大致有两类方法：
1. 卡方检验方法：（统计样本的实际观测值与理论推断值之间的偏离程度，卡方值越大，越不符合；卡方值越小，偏差越小，越趋于符合）
– 分裂方法：找到一个分裂点看，左右2个区间，在目标值上分布是否有- 显著差异，有显著差异就分裂，否则就忽略。这个点可以每次找差异最大的点
– 合并方法：先划分如果很小单元区间，按顺序合并在目标值上分布不显著的相邻区间，直到收敛
2. 信息增益方法：
– 分裂方法：找到一个分裂点看，左右2个区间，看分裂前后信息增益变化阈值，如果差值超过阈值（正值，分列前-分裂后信息熵），则分裂。每次找差值最大的点做分裂点，直到收敛
– 合并方法：先划分 如果很小单元区间，按顺序合并信息增益小于阈值的相邻区间，直到收敛
优点
- 1. 易于模型的快速迭代
- 2.稀疏向量内积乘法运算速度快，计算结果方便存储，容易扩展
- 3.离散化后的特征对异常数据有很强的鲁棒性
- 4 提升了逻辑回归模型的表达能力，加大拟合
- 5.模型更稳定
- 6.简化逻辑回归模型，降低其过拟合风险 没有任何离散化算法可以适用于任何环境下，在实际应用时需要根据数据集的特点和学 习环境等选择合适的离散化方法， 而关联规则分析中的离散化既需要考虑各特征间的内在联 系，又需要考虑在没有类信息的情况下对数据集进行有效的离散化。
参考
https://wenku.baidu.com/view/a6cffadd5122aaea998fcc22bcd126fff7055dd1.html
