...「特征工程是将原始数据转化特征的过程,特征要能更好地表示潜在问题并提高预测模型在未知数据上的准确率。」—— Dr...机器学习算法通常都是处理这些数值型矩阵或张量,因此大部分特征工程技术都将原始数据转换为一些数值型数来表示,使得它们能更好地被算法理解。 从数据集的角度出发,特征可以分为两种主要的类...
在转化后的线性回归模型中,我们可以快速的得到参数的估计: \hat{\beta}\left( \lambda \right) =\left( X^TX \right) ^{-1}X^TY^{\left( \lambda \right)},\hat{\sigma}^2=\frac{\left\| Y^{\left( \lambda \right)}-X\left( X^TX \right) ^{-1}X^TY^{\left( \lambda \right)} ...
size=500)+5xt,_=st.boxcox(x)#boxcox会同时返回两个参数,转化后的数据和最合适的λ值,此示例不需要返回λ值,因而设置为空fig=plt.figure()ax1=fig.add_subplot(211)sns.distplot(x,rug=True)ax2=fig.add_subplot(212)sns.distplot(xt,rug=True)plt.savefig("test22.png",dpi=...
之前在《笔记︱信用风险模型(申请评分、行为评分)与数据准备(违约期限、WOE转化)》中提到过WOE转换,WOE转换=分箱法=Logit值,与等深、等宽不同是根据被解释变量来重新定义一个WOE值 **笔者将其定位于对自变量的数据转换。 现在来看看对于因变量的数据转换:BOX-COX转换。** ...
换句话说,Box-Cox转换的目标是通过一种函数变换,将非正态分布的数据转化为趋近于正态分布的形式。这可以在某些情况下改善数据分析结果,例如线性回归模型需要满足线性关系、正态分布和等方差性的假设。通过将数据转换为正态分布,我们可以更好地满足这些假设,从而提高模型的准确性和可解释性。 第二部分:Box-Cox转换的...
常常需要使用指数变换或者对数转化,使其转换后的数据接近正态,比如数据是非单峰分布的,或者各种混合分布,我们就需要进行一些转化,这种转化类似于我们去网上买美国的食品,它上面写着这个食品是多少美元/磅,但是我们不清楚到底这是贵还是便宜,我们就需要把计量单位转化为元/kg,转化后我们就能明白到底是什么价位,box-cox...
二、BOX-COX实战总结 前言通常情况下,我们拿到的数据并不是正态分布的,为了满足经典线性模型的正态性假设, 常常需要使用 1、指数变换2、对数转化 3、倒数转换 4、平方根后取倒数 5、平方根后再取反正弦 使其转换后的数据接近正态,Box-Cox变换可以使线性回归模型在满足线性、正态性、独立性以及方差齐性的同时...
根据转化后的数据,我们可以估计出这两个参数(估计方法参看《想玩转t检验?你得从这一篇看起》),进而用正态分布的概率密度函数算出每个数据点在该正态分布下出现的概率。由于各个数据点是互相独立的,因此所有这些单个数据点的概率的乘积就是整个样本出现的概率(即似然函数值)。 如果变换以后新的样本并不服从正态...