完成代码，输入是一个元组数据类型的整数数组nums，使用sklearn.preprocessing中的KBinsDiscretizer实现连续特征离散化,离散特征的个数设为3。 提示 # KBinsDiscretizer的输入数据必须是多维的，需要将一维整数数组进行处理，例如(1,1,5,5,8,8)，处理为[[1], [1], [5], [5], [8], [8]]，再输入函数。输出的结果同样需要转化回tuple格式。 KBinsDiscretizer(n_bins=3, encode='ordinal') # KBinsDiscretizer的实例化方法 示例1 输入：(1, 1, 5, 5, 8, 8) 输出：[0.0, 0.0, 1.0, 1.0, 2.0, 2.0]

好的，您的需求是使用sklearn.preprocessing中的KBinsDiscretizer实现连续特征离散化，离散特征的个数设为3，并将元组数据类型的整数数组转化为列表进行处理。下面是示例代码：

from sklearn.preprocessing import KBinsDiscretizer

def discretize(nums):
    # 将元组数组转化为列表
    nums_list = list(nums)
    # 将一维整数数组转化为二维数据
    nums_2d = [[num] for num in nums_list]
    # 离散化
    kbd = KBinsDiscretizer(n_bins=3, encode='ordinal')
    nums_discretized = kbd.fit_transform(nums_2d)
    # 将结果转化为一维列表
    nums_discretized = nums_discretized.ravel().tolist()
    # 将列表转化为元组
    nums_discretized = tuple(nums_discretized)
    return nums_discretized

这段代码会将元组数据类型的整数数组转化为列表，再将一维整数数组转化为二维数据，使用KBinsDiscretizer进行离散化并转化为一维列表，最后再将结果转化为元组返回。离散特征的个数设为3。