本节书摘来自华章计算机《R语言数据挖掘：实用项目解析》一书中的第2章，第2.6节，作者［印度］普拉迪帕塔·米什拉（Pradeepta Mishra），译 黄芸，更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。
2.6 变量分段
在将连续变量纳入模型之前，需要对其进行处理。以Cars93数据集中的油箱容量为例，基于油箱容量，我们可以创建一个分类变量，值为高、中和低、低中：
油箱容量的值域为9.2～27。根据逻辑，使用分类差4（也即每个分类之间相差4）完成分类。这些分类定义了变量中的每一个值被分配到每一组的方式。最后的输出表显示有4个组，最高的油箱容量组只有4辆车。
变量分段或离散化不仅有助于建立决策树，在做logistic回归和其他形式的机器学习模型时也会用到。
