特征变量分箱 能提升决策树准确率吗？xgboost 呢？ 为什么？
决策树，xgboost 应该都是可以支持连续变量和离散变量的，但如果，我把离散的全部提前分箱了 ，准确率能因此而提升吗？针对分类问题的话。为啥？