连续特征离散化的好处

在实现某些算法时，只看到结论说有的连续特征需要离散化，离散化后效果会更好，巴拉巴拉。。。但是为什么要离散化还一直是云里雾里，今天特意研究了一下，记录如下：

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. 稀疏向量内积乘法运算速度快，计算结果方便存储，容易扩展；

3. 离散化后的特征对异常数据有很强的鲁棒性：比如一个特征是年龄>30是1，否则0。如果特征没有离散化，一个异常数据“年龄300岁”会给模型造成很大的干扰；

4. 逻辑回归属于广义线性模型，表达能力受限；单变量离散化为N个后，每个变量有单独的权重，相当于为模型引入了非线性，能够提升模型表达能力，加大拟合；

5. 离散化后可以进行特征交叉，由M+N个变量变为M*N个变量，进一步引入非线性，提升表达能力；

6. 特征离散化后，模型会更稳定，比如如果对用户年龄离散化，20-30作为一个区间，不会因为一个用户年龄长了一岁就变成一个完全不同的人。当然处于区间相邻处的样本会刚好相反，所以怎么划分区间是门学问；

7. 特征离散化以后，起到了简化了逻辑回归模型的作用，降低了模型过拟合的风险。

引用知乎上一个作者的回答，

李沐曾经说过：模型是使用离散特征还是连续特征，其实是一个“海量离散特征+简单模型” 同 “少量连续特征+复杂模型”的权衡。既可以离散化用线性模型，也可以用连续特征加深度学习。就看是喜欢折腾特征还是折腾模型了。通常来说，前者容易，而且可以n个人一起并行做，有成功经验；后者目前看很赞，能走多远还须拭目以待。