等宽离散化：将连续变量转换为离散类别的方法

等宽离散化是一种将连续变量分成若干等宽的离散类别的方法。它将变量的取值范围分成若干等宽的区间，在每个区间内将变量取值离散化为一个标签或类别。例如，将一个数值变量分成5个等宽的区间，则每个区间的取值范围相等，可以用5个类别来表示。

等宽离散化的优点是简单易懂，容易实现，可以适用于大多数类型的变量。缺点是可能会忽略变量的实际分布情况，导致类别之间的差异不明显，影响模型的解释性和预测性能。