首先，连续值应该离散化不是一般规则。尤其是在回归的背景下，实际上是非常错误的。

关于离散化，我相信你可能有一个错误的定义。离散化意味着将连续区间，比如转换为子区间，，然后将相同的值赋予相同间隔，例如。$[0,10]$$[0,1), [1,2),...,[9,10]$$\forall x \in [0,1) \mapsto 0.5$

我不确定你的观点有什么价值。如果是因为你不知道你的间隔是多少，那么你可以简单地找到你的数据点的最小值和最大值，并假设它们是总间隔。然后，您可以将该区间离散化为您想要的任意数量。$\in \mathbb{R}$

在计算机中不可能有值$\in \mathbb{R}$

尽管这在技术上是正确的，但实际上它实际上是无关紧要的。

首先，有三个重要的事实：

• 您可以将任何数字表示为分数其中和是整数$q \in \mathbb{Q}$$q = \frac{n}{d}$$n$$d$
• 有任意大整数（解释，维基百科）。它们只受你的记忆约束。例如，Python 使用它们。
• $\mathbb{Q}$中是稠密的：这意味着对于任何数和任何距离都有一个数使得。所以对于无理数，附近有一个有理数。$\mathbb{R}$$r \in \mathbb{R}$$\varepsilon > 0$$q \in \mathbb{Q}$$|r-q| < \varepsilon$