特征分箱

分箱的优点

分箱的好处主要有这些：
1、分箱后的特征对异常数据有更强的鲁棒性。比如年龄中有一个异常值为300，分箱之后就可能划到>80这一箱中，而如果直接入模的话会对模型造成很大干扰。
2、特征离散化之后，每个变量有单独的权重，可以为逻辑回归模型引入了非线性，能够提升模型表达能力，加大拟合。
3、特征离散化以后，起到了简化了逻辑回归模型的作用，降低了模型过拟合的风险。
4、可以将缺失作为独立的一类带入模型。
5、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。
6、下面开始介绍卡方分箱，首先要先了解卡方检验。因为卡方分箱是一种基于卡方检验的分箱方法，具体来说是基于卡方检验中的独立性检验来实现分箱功能。

未完待续。