通过分箱对连续特征离散化，以提高线性模型的表现
首先在wave数据集上对比线性回归的决策树的表现
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
import mglearn
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as npX, y = mglearn.datasets.make_wave(n_samples=100)
line = np.linspace(-3, 3, 1000, endpoint=False).reshape(-1, 1)
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