O que é a discretização (binning) de características contínuas e para que serve?

A discretização (ou binning) é o processo de transformar características contínuas em discretas, dividindo-as em intervalos (bins).

Para que serve:

• Simplifica o modelo, reduzindo a influência de ruídos e valores extremos.
• Permite que modelos que funcionam mal com dados contínuos (por exemplo, algumas árvores de decisão) usem as características de forma mais eficiente.
• Ajuda a identificar dependências não lineares entre as características e a variável alvo.
• Reduz a dimensionalidade e aumenta a interpretabilidade do modelo.

Exemplo: se uma característica "idade" varia de 0 a 100, ela pode ser dividida em bins: 0-18, 19-35, 36-60, 61+. Assim, em vez da idade exata, o modelo trabalhará com categorias, o que às vezes melhora a qualidade e estabilidade.