为什么进行线性回归前需要对特征进行离散化处理？
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推荐回答1.离散化操作很简单，特征离散化之后易于模型的快速迭代。
2.稀疏矩阵计算快，省内存。
3.鲁棒性强。单个特征数值过大或者过小对结果的影响会被降低。
4.可以产生交叉特征（相当于非线性了）
5.模型的稳定性加强了。
6.简化了模型，相当于降低了过拟合的风险。
2022-04-01 18:47:58赞同 2 展开评论 打赏
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