1.连续数据与离散数据
离散变量是指其数值只能用自然数或整数单位计算的则为离散变量，而连续变量是在一定区间内可以任意取值的变量，其数值是连续不断的，相邻两个数值可作无限分割，即可取无限个数值。这里大家要注意离散数据和连续数据不是以多少来区别，最主要的一点，就是两个点是否可以无限分割。例如，面部识别，虽然个数很多，但不属于连续数据。
2.离散化的意义
数值离散化在数据预处理中发挥重要作用。离散化可以降低特征中的噪声节点，提升特征的表达能力。但在实际应用中要根据不同环境和不同数据，选择合适的数值离散化方法。
离散化仅适用于只关注元素之间的大小关系而不关注元素数值本身的情况。
3.离散的方法
在华为HCIE产品中给我们介绍了离散的方法

这里呢关于分箱的操作，华为的HCIE教材这样描述到


这里小伙伴呢，大家一定要注意，不管是等频分箱也好，等宽分箱也罢。无论哪种分箱，都不会将一个数据分到两个箱子中。不然的话就会产生奇异。
接下来咱们通过实验给大家演示：

源代码

import numpy as np
import pandas as pd

list = [11,12,12,12,13,14,15,16,17,18]
datas = pd.qcut(list, q=5)

print(datas)


输出的结果：
[(10.999, 12.0], (10.999, 12.0], (10.999, 12.0], (10.999, 12.0], (12.6, 14.4], (12.6, 14.4], (14.4, 16.2], (14.4, 16.2], (16.2, 18.0], (16.2, 18.0]] ……

由此课间前4个数据被分到一箱子中，而不是完全均衡。
因此各位小伙伴在学习的时候一定要注意哦。 

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