平滑处理,可使分类器的学习更加准确,我们会首先把label给。这一步很容易会被忽略,导致模型的结果总是达不到一定标准。

使用最有逼格的 log1p, 也就是 log(x+1),避免了复值的问题。

PS:复值函数指一个自变量对应多个因变量

如果把数据平滑化了,那么最后算结果时,要记得把预测到的平滑数据给变回去。

log1p() 平滑后,就需要 expm1() ;

同理,log()就需要exp(), ... etc.

这是,我从kaggle比赛代码中看到的。

平滑前后的数据,是这样的。类似,将数据缩放到指定区间。

log(price + 1) price

Id

1 12.247699 208500

2 12.109016 181500

3 12.317171 223500

4 11.849405 140000

5 12.429220 250000

6 11.870607 143000

7 12.634606 307000

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