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推荐回答1)离散特征的增加和减少都很容易,易于模型的快速迭代
2)离散化后的特征对异常数据具有很强的鲁棒性
3)离散化后可以进行特征交叉,相当于引入非线性,提升模型的表达能力
4)降低了模型过拟合的风险
2022-04-01 19:13:16赞同 展开评论 打赏
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