特征变量分箱 能提升决策树准确率吗?xgboost 呢? 为什么?
决策树,xgboost 应该都是可以支持连续变量和离散变量的,但如果,我把离散的全部提前分箱了 ,准确率能因此而提升吗?针对分类问题的话。为啥?
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