算法需要 比如决策树、朴素贝叶斯等算法,都是基于离散型的数据展开的。如果要使用该类算法,必须将离散型的数据进行。有效的离散化能减小算法的时间和空间开销,提高系统对样本的分类聚类能力和抗噪声能力。
离散化的特征相对于连续型特征更易理解,更接近知识层面的表达 比如工资收入,月薪2000和月薪20000,从连续型特征来看高低薪的差异还要通过数值层面才能理解,但将其转换为离散型数据(底薪、高薪),则可以更加直观的表达出了我们心中所想的高薪和底薪。
可以有效的克服数据中隐藏的缺陷,使模型结果更加稳定
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