分箱是什么意思

分箱是将连续数据转换为离散区间的过程。这种方法把数值范围分成若干个"箱子"或区间，每个箱子代表一个类别。数据点根据大小落入相应箱子中，原始数值被替换为箱子标识。分箱能减少数据噪声，使模式更明显。常见应用包括年龄分组（0-18岁、19-35岁等）、收入分层、温度区间划分。这种技术特别适合处理大规模数据集，能简化复杂分析过程，提高模型效率。

分箱在数据预处理中扮演重要角色。它将数值型特征转换为类别型特征，方便某些算法处理。实际应用中，分箱能处理异常值，将极端值归入边界箱子。银行信用评分系统常用分箱处理客户收入数据，电商网站用分箱分析用户购买金额区间。分箱方法包括等宽分箱（每个箱子范围相同）和等频分箱（每个箱子包含相同数量数据点）。选择合适分箱策略对模型性能影响显著。