ML之FE:特征工程处理中常用的数据变换(log取对数变换等)之详细攻略

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一个处女座的程序猿 发表于 2021/03/28 02:44:39 2021/03/28
【摘要】 ML之FE:特征工程处理中常用的数据变换(log取对数变换等)之详细攻略       目录 特征工程处理中常用的数据变换(log取对数变换等)之详细攻略 log取对数变换       特征工程处理中常用的数据变换(log取对数变换等)之详细攻略 log取对数变换 意义:取对数之后不会改变数据...

ML之FE:特征工程处理中常用的数据变换(log取对数变换等)之详细攻略

 

 

 

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特征工程处理中常用的数据变换(log取对数变换等)之详细攻略

log取对数变换


 

 

 

特征工程处理中常用的数据变换(log取对数变换等)之详细攻略

log取对数变换

意义:取对数之后不会改变数据的性质和相关关系,但压缩了变量的尺度。让方差恒定,即让波动相对稳定,消除异方差问题


  
  1. import numpy as np
  2. import pandas as pd
  3. array_data=np.array([[1, 2, 3, 4, 5],
  4. [0.1,0.2,0.3,0.4,0.5])
  5. print(array_data.shape)
  6. array_data2log = -np.log(array_data) # 取对数之后不会改变数据的性质和相关关系,但压缩了变量的尺度。让方差恒定,即让波动相对稳定。消除异方差问题
  7. print(array_data2log)
  8. dis = np.sqrt(array_data2log)
  9. print(dis)

 

更新……

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

文章来源: yunyaniu.blog.csdn.net,作者:一个处女座的程序猿,版权归原作者所有,如需转载,请联系作者。

原文链接:yunyaniu.blog.csdn.net/article/details/111569808

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