机器学习PAI推荐系统中，对大量lookup特征进行分箱最好的方案是什么？

在机器学习PAI推荐系统中，对大量lookup特征进行分箱，最好的方案是使用分箱算法。分箱算法可以将连续特征离散化，将数据分成多个箱子，这样可以减少特征的离散度，提高模型的泛化能力。

目前，比较常用的分箱算法有以下几种：

等宽分箱：等宽分箱是将连续特征均匀分成多个箱子，每个箱子的宽度相同。
等频分箱：等频分箱是将连续特征分成多个箱子，每个箱子中包含的样本数相同。
最优等宽分箱：最优等宽分箱是通过对每个箱子的信息增益进行评估，选择信息增益最大的分箱方案。
最优等频分箱：最优等频分箱是通过对每个箱子的信息增益进行评估，选择信息增益最大的分箱方案。
在选择分箱算法时，可以根据实际情况进行选择。如果对模型的泛化能力要求较高，可以使用最优等宽分箱或最优等频分箱。如果对模型的计算速度要求较高，可以使用等宽分箱或等频分箱。

另外，在使用分箱算法时，还需要注意以下几点：

分箱的个数不能太多，否则会导致模型过拟合。
分箱的个数不能太少，否则会导致模型的泛化能力下降。
分箱的边界不能太密集，否则会导致模型过拟合。
分箱的边界不能太稀疏，否则会导致模型的泛化能力下降。
如果对分箱算法不熟悉，可以使用机器学习PAI的推荐系统工具箱，该工具箱提供了多种分箱算法，可以帮助您快速、方便地进行分箱。