这些特征值现在是分桶索引。请注意，这些索引被视为离散特征。通常情况下，这些特征将被进一步转换为独热编码表示，但这是以透明方式实现的。要为分桶特征定义特征列，我们可以使用 bucketized column（而不是使用numeric column），bucketized column 将数字列作为输入，并使用boundaries参数中指定的分桶边界将其转换为分桶特征。以下代码为households和longitude定义了分桶特征列。get\_quantile\_based\_boundaries函数会根据分位数（quantile）计算边界（boundaries），以便每个分桶包含相同数量的元素。
在前面的代码块中，两个实值列（即households和longitude）已被转换为分桶特征列。剩下的任务是对其余的列进行分桶，然后运行代码来训练模型。我们使用了分位数技巧，通过这种方式选择分桶边界后，每个分桶将包含相同数量的样本。
第9章 TensorFlow 高级知识
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