我知道以前有人问过这个问题，并且我已经阅读了对与分箱连续变量相关的早期查询的回复。我确实理解通常我们应该避免分箱，因为它可能会导致丢弃有用的信息（以及其他问题）。但是，我正在尝试建立一个逻辑回归模型，我的一个重要预测变量是一个连续变量。我尝试了 2 种不同的模型。在第一个中，我按原样（连续）输入变量，而在第二个中，我将其作为分类变量（按四分位数分类）输入。

第二个模型（带有分箱变量）具有较低的 AIC 分数和交叉验证错误。在这种特殊情况下，这是否可以被认为是分箱的充分理由？