我的代码要为成艺术品
数据分箱是一种数据预处理技术，目的是为了减少次要观察误差的影响，是一种将多个连续值分组位较少数量的分组的方式。分箱法是指通过考察周围的值来存储数据的值，用箱的深度来表示不同的箱里面有的相同个数的数据。用箱的宽度来表示每个箱值的取值区间。 由于分箱考虑相邻的值，所以是一种局部平滑的方法。分箱的目的是去噪，将连续的数据离散化，增加粒度。分箱的数据并不一定是数值，可以是任何种类的值，也可以是图像。
一般在建立分类模型的时候，需要对连续变量进行离散化，特征离散化之后，模型更加稳定，降低了模型过拟合的风险。比如在建立申请评分卡模型的时候就用logistic回归对连续变量进行离散化，离散化通常采用分箱法。分箱有以下重要性及优势： 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，计算结果存储方便，容易扩展。
缺失模块。
1、请确保node版本大于6.2
2、在博客根目录（注意不是yilia根目录）执行以下命令：
npm i hexo-generator-json-content --save
3、在根目录_config.yml里添加配置：
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