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Box-Cox公式为: 但是Box-Cox要求y>0,否则在python中会报如下错误信息: ValueError: Data must be positive. 所以对于y<0的情况,可以给y加上一个常数C进行调整,即得如下所示, 二、Python实现 首先需要明确的是Box-Cox变换存在一个超参数lambda,这个超参数控制了数据的变化形式(如一中的公式所示),而且这个lambda...
plt.xlabel('')plt.ylabel('')i+=1plt.subplot(frows,fcols,i)plt.plot(trans_var,dat['target'],'.',alpha=0.5)plt.title('corr='+'{:.2f}'.format(np.corrcoef(trans_var,dat['target'])[0][1])) 以上就是python中Box-Cox变换的介绍,希望对大家有所帮助。更多Python学习指路:python基础教程 ...
这种变换对于处理不符合正态分布的数据特别有用,尤其是在回归分析和其他统计模型中。 Box-Cox变换的基本思想是通过选择一个适当的参数λ,将原始数据λ次方和1/λ(如果λ≠0)进行幂变换,使得变换后的数据更接近正态分布。 在Python中,我们可以使用SciPy库中的scipy.stats.boxcox函数进行Box-Cox变换。以下是一个...
这篇文章给大家分享的是有关python中Box-Cox变换指的是什么的内容。小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,一起跟随小编过来看看吧。 1、概念 Box-Cox变换是统计建模中常用的建模方法,主要用于连续响应变量不满足正态分布时,可采用Box-Cox变换,使线性回归模型在满足线性、正态性、独立性和方差的同时不丢失信息...
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在了解了BOX-COX变换基本原理之后我们就直接用python代码来说明一下其具体应用。在scipy的stats模块当中直接集成了BOX-COX方法,所以我们就利用该方法。 首先还是导入各种库。 importnumpyasnp importpandasaspd importseabornassns fromscipyimportstats importmatplotlib.pyplot...
选择λ值:使用最大似然估计或其他方法,选择合适的λ值。这通常可以通过R语言中的boxcox函数或Python中的scipy.stats.boxcox函数实现。 进行变换:根据选定的λ值,对数据进行Box-Cox变换。变换后的数据将更接近正态分布,并可能呈现出更强的线性关系。 建模分析:使用变换后的数据进行建模分析。由于数据分布和线性关系的...
对于数据挖掘、机器学习中的很多算法,往往会假设变量服从正态分布。例如,在许多统计技术中,假定误差是正态分布的。这个假设使得能够构建置信区间并进行假设检验。因此,在数据预处理阶段会查看目标变量以及各个特征是否服从或接近正态分布,如果偏离就通过一定变换将该数据的分布正态化。