如何讲组合后的数据离散化

将组合后的数据离散化，可以使用前面提到的离散化方法，例如等宽离散化和等频离散化等。

假设我们已经将两个特征`feature1`和`feature2`组合成了一个新的特征`new_feature`，我们需要对新的特征进行离散化，可以按照以下步骤进行：

1. 将新的特征`new_feature`添加到数据集中。

import pandas as pd

# 加载数据
data = pd.read_csv("your_file_path.csv")
# 将新的特征添加到数据集中
data["new_feature"] = data["feature1"] + data["feature2"]

2. 使用离散化方法对新的特征进行离散化。

# 等宽离散化
data["new_feature_discretize"] = pd.cut(data["new_feature"], bins=10, labels=False)

# 或者等频离散化
data["new_feature_discretize"] = pd.qcut(data["new_feature"], q=10, labels=False, duplicates="drop")

上述代码中，将新的特征`new_feature`添加到数据集中，然后使用等宽离散化或等频离散化的方法对其进行离散化。`pd.cut`函数和`pd.qcut`函数的参数含义和使用方法在上面已经介绍过了。

需要注意的是，对数据进行组合后，新的特征可能会带来更多的信息，因此在进行离散化时，需要根据具体的情况来确定离散化方法和区间个数，以充分挖掘新特征的信息。