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下图为Box-Cox变换之前的数据分布(核密度函数图) 下图为经过Box-Cox变换滞后的数据分布(核密度函数图) 2反Box-Cox变换 通常我们在Box-cox变换之后,将预处理后的数据投入到模型中进行训练,如果变换处理的是标签,那么还需要对测试集的预测值进行反Box-Cox变换,Python实现如下: from scipy.special import inv_boxcox...
1、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。 可采用Box-Cox变换。 2、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。 在Box-Cox转换之前,有必要将数据归一化。 实例 代码语言:javascript 复制 #我们这里是对训练集和测试集一起归一化,也可以分开进行归一...
SciPy 的 stats 包提供了一个名为boxcox的函数,用于执行 box-cox 幂变换,该函数将原始非正态数据作为输入并返回拟合数据以及用于将非正态分布拟合到正态分布的 lambda 值。 以下是相同的代码。 例子: # Python3 code to show Box-cox Transformation# of non-normal data# import modulesimportnumpyasnpfromsci...
Box-Cox变换在lambda等于不同值时会产生不同的效果。 例如,当lambda等于1时,Box-Cox变换等效于log变换。 Box-Cox变换需要数据的所有值都是正数。 因此,在使用Box-Cox变换之前,我们需要将所有负值从数据集中删除或转换为正值。 在Python中,需要使用SciPy库中的boxcox()函数来执行Box-Cox变换。 以下是示例代码片段...
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...
python中Box-Cox变换是什么 概念 1、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。 可采用Box-Cox变换。 2、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。 在Box-Cox转换之前,有必要将数据归一化。
SciPy 的 stats 包提供了一个名为boxcox的函数,用于执行 box-cox 幂变换,该函数将原始非正态数据作为输入,并返回拟合数据以及用于将非正态分布拟合为正态分布的 lambda 值。 下面是相同的代码。 示例: # Python3 code to show Box-cox Transformation# of non-normal data# import modulesimportnumpyasnpfrom...
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