互联网产品行为每月点击次数或支付金额，都是非离散分布，而且产品关键指标通常在这里。要分析用户哪些维度对产品指标有较大影响，线性回归与树模型权重是常用手段。问题在于分析百万级以上用户，用回归得到的 R^2 解释率往往不到 80% 强相关，说明现有数据量或维度无法解释清楚。但不能增加数据量、又或者引入新的维度来提升，即使采用特征工程（基于现有维度提取、组合等方式创造新维度）和引入新维度，也不是一件容易和快速事情，换上 SVM 、深度学习框架会丧失解释性。
不过观察目标字段会发现，大多数用户行为次数会集中分布在1 - 5 自然数上，则每月核心行为 1 - 5 次左右。百万用户目标行为集合基数只有 200 多个（集合元素个数），不足 1 % —— 数据呈现长尾分布，大多数集中在个别数字，只有少数剩余数据不集中。
要区分每月核心行为 1 次、 2次、3次，对于大多数产品意义不是很大。倒不如将连续数据转换为离散，比如 5 次以下归为一类，5 次以上归为另一类。更好的做法用「二八」划分，比如以累计贡献度达 80 % 的用户核心操作数值作为界线划分「高低」用户。即使 1、2、3次意义重大，那转为离散会更合适，每个数值能区分出不同意义。
这样使用分类方法，各种常用指标均达到 80% 以上，远超商业最少 70% 设定（标准来自《 Data Analytics Made Accessible》）。至于为何二分预测比回归模型好，可以用这篇论文来解释 On the Difference between Binary Prediction and
True Exposure With Implications For Forecasting
Tournaments and Decision Making Research
简单来说，二元分布（yes/no）比多样分布（1、2、3...n）在预测上，对于黑天鹅（超级极值）、模型错误不太敏感，出错概率较低。比如目标数据呈现极值分布，用连续回归分析得出的残差（预测值-实际值），会发现值越大，偏离得越高（>>0），就是这部分导致模型错误较大。即使树模型回归思路依然是转化为离散分类预测，但分的数目超过 2 类，准确率在正常情况下不会好于二类预测。
