朴素贝叶斯算法在回归问题中处理连续型变量的方法是将其离散化。离散化可以使用多种方法，如等宽分组、等频分组、聚类分组等。其中等宽分组即将变量的取值范围划分为若干个等宽区间，等频分组即将变量的取值划分为若干个等频区间，而聚类分组则是通过聚类算法将变量的取值聚为若干类。离散化后，可以使用朴素贝叶斯算法进行建模和预测。
朴素贝叶斯算法在回归问题上如何处理连续型变量？
我在进行回归问题时想要使用朴素贝叶斯算法，但面对一些连续型变量时遇到了困难。我知道朴素贝叶斯在处理离散型变量时效果很好，但是在连续型变量上不是很清楚该如何处理。我的数据集中有一些数值型变量，比如说年龄、身高等等，想请教各位专家，朴素贝叶斯在回归问题上如何处理这些连续型变量，该如何对其进行数字化和离散化操作？希望各位老师能够帮我解答，谢谢！
提问时间：2023-07-07 18:23:17
编辑时间：2023-07-07 18:23:19
提问者：
梦之蓝
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2回答时间：2023-07-07 18:23:22
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