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。

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

更新……

ML之FE：特征工程处理中常用的数据变换(log取对数变换等)之详细攻略相关推荐

ML之ME/LF：机器学习之风控业务中常用模型监控指标CSI(特征稳定性指标)的简介、使用方法、案例应用之详细攻略
ML之ME/LF:机器学习之风控业务中常用模型监控指标CSI(特征稳定性指标)的简介.使用方法.案例应用之详细攻略目录 CSI(特征稳定性指标)的简介 1.如何计算CSI? 2.CSI值的意义 3. ...
ML之SL：监督学习(Supervised Learning)的简介、应用、经典案例之详细攻略
ML之SL:监督学习(Supervised Learning)的简介.应用.经典案例之详细攻略目录监督学习(Supervised Learning)的简介 1.监督学习问题的两大类-分类问题和回归 ...
Algorithm：机械优化设计的数学模型简介、常用优化方法、优化计算工具简介之详细攻略
Algorithm:机械优化设计的数学模型简介.常用优化方法.优化计算工具简介之详细攻略目录机械设计中基于算法模型的机械优化设计 1.优化设计的数学模型
ML之Clustering之K-means：K-means算法简介、应用、经典案例之详细攻略
ML之Clustering之K-means:K-means算法简介.应用.经典案例之详细攻略目录 K-means算法简介 1.K-means算法适用的数据类型 2.K-Means算法的全局最优解和 ...
ML之Anaconda：关于Anaconda集成平台简介、安装、使用方法的详细攻略
ML之Anaconda:关于Anaconda集成平台简介.安装.使用方法的详细攻略目录 Anaconda简介 1.管理 Python 所用的包 2.管理 Python 不同版本的环境
CREO：CREO软件之零件【模型】操作之复制/粘贴、再生模型、旋转中心开关、隐含、只读、特征操作、模型缩放的简介及其使用方法(图文教程)之详细攻略
CREO:CREO软件之零件[模型]操作之复制/粘贴.再生模型.旋转中心开关.隐含.只读.特征操作.模型缩放的简介及其使用方法(图文教程)之详细攻略目录
ML之UL：无监督学习Unsupervised Learning的概念、应用、经典案例之详细攻略
ML之UL:无监督学习Unsupervised Learning的概念.应用.经典案例之详细攻略目录无监督学习Unsupervised Learning的概念无监督学习Unsupervised ...
ML之SSL：Semi-Supervised Learning半监督学习的简介、应用、经典案例之详细攻略
ML之SSL:Semi-Supervised Learning半监督学习的简介.应用.经典案例之详细攻略目录 Semi-Supervised Learning半监督学习的简介 1.直推学习Trans ...
Auto CAD：CAD三维建模设计之常用工具(实体、曲面、网格)之详细攻略
Auto CAD:CAD三维建模设计之常用工具(常用工具.实体.曲面.网格)之详细攻略目录 CAD三维建模设计之常用工具(常用工具.实体.曲面.网格)之详细攻略常用工具实体

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

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

ML之FE：特征工程处理中常用的数据变换(log取对数变换等)之详细攻略相关推荐

最新文章

热门文章