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今天这篇文章主要是介绍在特征工程中，对数值型特征进行分桶操作的方法。
简介
分桶是离散化的常用方法，将连续型特征离线化为一系列 0/1 的离散特征；
当数值特征跨越不同的数量级的时候，模型可能会只对大的特征值敏感，这种情况可以考虑分桶操作。
分桶操作可以看作是对数值变量的离散化，之后通过二值化进行 one-hot 编码。
分桶的数量和宽度可以根据业务领域的经验来指定，但也有一些常规的做法：
等距分桶。每个桶的宽度是固定的，即值域范围是固定的，比如是 0-99，100-199，200-299等；这种适合样本分布比较均匀的情况，避免出现有的桶的数量很少，而有的桶数量过多的情况；
等频分桶，也称为分位数分桶。也就是每个桶有一样多的样本，但可能出现数值相差太大的样本放在同个桶的情况；
模型分桶。使用模型找到最佳分桶，比如聚类，将特征分成多个类别，或者树模型，这种非线性模型天生具有对连续型特征切分的能力，利用特征分割点进行离散化。
分桶的优点：
分桶后得到的稀疏向量，内积乘法运算速度更快，计算结果更方便存储；
对异常数据有很强的鲁棒性
需要注意的是：
要让桶内的属性取值变化对样本标签的影响基本在一个不大的范围，即不能出现单个桶内，样本标签输出变化很大的情况；
每个桶内都有足够的样本，如果样本太少，随机性太大，不具有统计意义上的说服力；
每个桶内的样本进行分布均匀；
等距分桶
对于等距分桶的操作：
当数字跨越多个数量级时，最好用10个幂（或任何常数的幂）来分组：0－9、10-99、100-999、100-9999等。
容器宽度呈指数增长，从O（10）、O（100）到O（1000）和以上。要从计数映射到bin，取计数的log值。
对数变换是处理具有重尾分布的正数的有力工具。（重尾分布在尾部范围内的概率比高斯分布的概率大）。它将分布在高端的长尾压缩成较短的尾部，并将低端扩展成较长的头部。
下面是展示的代码例子：
数值较少的例子：
import numpy as np
# 生成 20 个 0-99 之间的随机整数
small_counts = np.random.randint(0, 100, 20)# 进行分箱操作, 通过对数据除以 10 分到 0-9 总共 9 个箱里，
# 返回的结果就是对应数据应该划分到的箱的编号
np.floor_divide(small_counts, 10)
数据之间的间隔较大的例子：
# 构造一个间隔更大的数组例子，可以通过取对数 log10 来进行分箱
large_counts = [296, 8286, 64011, 80, 3, 725, 867, 2215, 7689, 11495, 91897, 44, 28, 7971, 926, 122, 22222]
np.floor(np.log10(large_counts))
等频分桶
对于等频分桶，也称为按分位数分桶，为了计算分位数和映射数据到分位数箱，我们可以使用 Pandas 库。pandas.DataFrame.quantile 和 pandas.Series.quantile 用于计算分位数。pandas.qcut 将数据映射到所需数量的分位数。
代码例子如下：
large_counts = [296, 8286, 64011, 80, 3, 725, 867, 2215, 7689, 11495, 91897, 44, 28, 7971, 926, 122, 22222]
# 将数据映射到所需数量的分位数
pd.qcut(large_counts, 4, labels=False)
# 计算指定分位数点的数据
large_counts_series = pd.Series(large_counts)
large_counts_series.quantile([0.25, 0.5, 0.75])
参考文章：
浅谈微视推荐系统中的特征工程
http://fe4ml.apachecn.org/#/docs/2.简单数字的奇特技巧
精选AI文章
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3.常用机器学习算法汇总比较(完）
4.特征工程之数据预处理（上）
5.实战|手把手教你训练一个基于Keras的多标签图像分类器
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