连续性变量转化成离散型变量大致有两类方法：
（1）卡方检验方法；
（2）信息增益方法；
一： 卡方检验方法
1.1 分裂方法
1.2 合并方法
分裂方法，就是找到一个分裂点看，左右2个区间，在目标值上分布是否有显著差异，有显著差异就分裂，否则就忽略。这个点可以每次找差异最大的点。合并类似，先划分如果很小单元区间，按顺序合并在目标值上分布不显著的相邻区间，直到收敛。
二：信息增益方法
2.1 分裂方法
2.2 合并方法
这个和决策树的学习很类似。分裂方法，就是找到一个分裂点看，左右2个区间，看分裂前后信息增益变化阈值，如果差值超过阈值（正值，分列前-分裂后信息熵），则分裂。每次找差值最大的点做分裂点，直到收敛。合并类似，先划分如果很小单元区间，按顺序合并信息增益小于阈值的相邻区间，直到收敛。
逻辑回归LR的特征为什么要先离散化
在工业界，很少直接将连续值作为特征喂给逻辑回归模型，而是将连续特征离散化为一系列0、1特征交给逻辑回归模型，这样做的优势有以下几点：
稀疏向量内积乘法运算速度快，计算结果方便存储，容易scalable（扩展）。
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。
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。
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。
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。
李沐少帅指出，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。
大概的理解：
1）计算简单
2）简化模型
3）增强模型的泛化能力，不易受噪声的影响
