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
【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
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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...
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
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。
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import numpy as np
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import pandas as pd
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array_data=np.array([[1, 2, 3, 4, 5],
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[0.1,0.2,0.3,0.4,0.5])
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print(array_data.shape)
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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
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print(array_data2log)
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dis = np.sqrt(array_data2log)
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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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