1. Box-Cox变换的基本原理和数学公式 Box-Cox变换是一种统计方法,主要用于将非正态分布的数据转换为接近正态分布的数据。这在数据预处理阶段非常有用,特别是在进行线性回归分析之前,以确保模型满足正态性假设。Box-Cox变换的公式如下: [ y^{(\lambda)} = \begin{cases} \frac{y^\lambda - 1}{\lambda} ...
BOX-COX变换: # boxcox变换 ynew, lamb = scipy.stats.boxcox(df['y']) df['y'] = ynew print(df) result2 = smf.ols('y~x1+x2', data=df).fit() print(result2.summary()) print(lamb) 再进行DW检验,结果为1.68,DW值落在无自相关性区域,所以消除了模型的自相关性。
Python实现BOX-COX变换 1 基本概念 BOX-COX变换是由博克斯与考克斯在1964年提出的一种应用非常广泛的变换,是对因变量y做如下变换: BOX-COX变换是一个幂变换族,λ=0时,成为对数变换。 从概率分布角度看,当数据本身服从对数正态分布时,对数据做对数变换后其就服从正态分布。对数正态分布是右偏分布,有厚重的右尾...
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 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 #我们这里是对训练集和测试集一...
BoxCox { float λ "变换参数" float X "输入数据集" float Y "变换后的数据集" } 我可以进一步使用甘特图和其他工具来展示不同的数据处理层面,以及如何利用Box-Cox变换来改善模型性能。每个步骤都可以通过适当的代码实现,结合工具和数学背景,还有相关的文档和工具链汇聚在一起。
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 #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化,(分开)这种方式需要建...
我们可以看到,使用SciPy.stats.boxcox()将非正态分布转化为正态分布或者更接近正态分布。 Box-Cox 总是起作用吗? 答案是否。Box-cox 不能保证正态性,因为它从不检查正态性,而正态性是万无一失的,无论它是否正确地转换了非正态分布。它只检查最小的标准偏差。
python中Box-Cox变换指的是什么 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...
boxcox(y_train) # 输出最佳的lambda值和变换后的部分数据 print("最佳的lambda值:", lambda_best) print("变换后的前五个数据点:", y_train_transformed[:5]) regression_model = LinearRegression() regression_model.fit(x_train, y_train_transformed) 输出结果: LinearRegression(copy_X=True, fit_...
scipy.special.inv_boxcox(y, lmbda, out=None) = <ufunc 'inv_boxcox'>#计算Box-Cox 变换的逆。找到x,这样:y = (x**lmbda - 1) / lmbda if lmbda != 0 log(x) if lmbda == 0参数 :: y: array_like 要转换的数据。 lmbda: array_like Box-Cox 变换的功率参数。 out: ndarray,可选...