-特征离散化是将数值型特征（一般是连续型的）转变为离散特征，例如评分卡中的woe转化，就是将特征进行分箱，再将每个分箱映射到woe值上，就转换为了离散特征。特征交叉也叫作特征组合，是将单独的特征进行组合，使用相乘/相除/笛卡尔积等形成合成特征，有助于表示非线性关系。比如使用One-Hot向量的方式进行特征交叉。这种方式一般适用于离散的情况，我们可以把它看做基于业务理解的逻辑和操作，例如经度和纬度的交叉，年龄和性别的交叉等。

-实际工作中很少直接将连续型变量带入逻辑回归模型中，而是将特征进行离散化后再加入模型，例如评分卡的分箱和woe转化。这样做的优势有以下几个：

- 1）特征离散化之后，起到了简化模型的作用，使模型变得更稳定，降低了模型过拟合的风险。

- 2）离散化之后的特征对异常数据有很强的鲁棒性，实际工作中的哪些很难解释的异常数据一般不会做删除处理，如果特征不做离散化，这个异常数据带入模型，会给模型带来很大的干扰。

- 3）离散特征的增加和减少都很容易，且稀疏向量的内积乘法运算速度快，易于模型的快速迭代。

- 4）逻辑回归属于广义线性模型，表达能力有限，特征离散化之后，每个离散变量都有单独的权重，相当于给模型引入了非线性，能够提高模型的表达能力。

- 5）离散化后的特征可进行特征交叉，进一步引入非线性，提高模型的表达能力。