Box-Cox变换法通过对数变换的形式,将原始数据转换为正态分布的形式。它通过选择一个适当的λ值来实现。 from scipy.optimize import boxcox def box_cox_transformation(data, lambda_param=1): transformed_data, lambda_val = boxcox(data, lmbda=lambda_p
Python将数据变为正态分布的方法包括:对数变换、平方根变换、Box-Cox变换、Yeo-Johnson变换等。下面我们将详细讨论这些方法及其实现。 一、对数变换 对数变换(Log Transformation)是一种常见的非线性变换,用于将具有偏态分布的数据转化为正态分布。它主要用于处理右偏分布的数据,通过取对数可以有效地降低数据的偏度。 对...
下面是数据归一化的一般流程图,采用mermaid的flowchart语法表示: 收集数据数据清洗数据标准化数据对数转换Box-Cox变换输出标准化数据 数据分析模型关系图 为了更好地理解正态分布与各种数据转换的关系,以下是一个ER图: DATAstringvaluestringtypestringtransformationSTANDARDIZATIONLOG_TRANSFORMATIONBOXCOX_TRANSFORMATIONhashashas...
2.Box-Cox变换 Box-Cox变换: y(λ) = \begin{cases} {\frac {y^λ-1} λ} &\text{if \space} λ \space {=}\mathllap{/\,}\space 0 \\ ln(y) &\text{if } \space λ = 0 \end{cases} Box-Cox变换是一种常用的数据变换方法,用于将数据转换为正态分布或近似正态分布.意义在于,许多机...
Box-Cox 转换 import numpy as np import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from feature_engine.transformation import BoxCoxTransformer # 加载房价数据集 data = pd.read_csv('houseprice.csv') # 分割数据集为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = ...
The Root Mean Squared Error of additive trend, additive seasonal of period season_length=365 and a Box-Cox transformation 6.27 从图中我们可以观察到模型是如何捕捉时间序列的季节性和趋势的,在异常值的预测上则存在一些误差。 总结 在本文中,我们通过一个基于温度数据集的实际示例来介绍趋势和季节性。除了检...
ax2.set_title('Probplot after Box-Cox transformation') plt.tight_layout() 这个概率图还有一个更常见的名字QQ图 另外需要说明的是,如果打算使用转换后的时间序列进行ML建模,不要忘记应用反向BoxCox转换,这样才能的到最终的正确结果。 自相关 时间序列分析的最后一步是自相关。自相关函数(ACF)估计时间序列和滞后...
# 导入 Box-Cox Transformation from scipy import stats # 归一化数据 normalized_data = stats.boxcox(original_data) 第三天:日期时间的统一化(Parsing Dates) pd.to_datetime pandas 中有一个特别的时间类型datetime64, to_datetime就是将object类型转换为datetime64。
a certain distribution (such as the Kolmogorov-Smirnov test); measures of correlation, including Pearson’sr, Kendall’sτ, and Spearman’sρcoefficients; descriptive statistics including trimmed values; kernel density estimation; and transformations of data such as the Box-Cox power transformation. ...
(*) A Box–Cox transformation [12] can help achieve this in some datasets. Chapter 6 will apply its particular case: it will turn out that the logarithm of incomes follow a normal distribution (hence, incomes follow a log-normal distribution). Generally, there is nothing “wrong” or “ba...