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 AI代码解释 #我们这里是对训练集和测试集一起归一...
Python Box-Cox变换 1. 什么是Box-Cox变换? 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。这种变换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。 2. Box-Cox变换的公式 Box-Cox变换的公式如下: [ y^{(\lambda)} = \begin{cases...
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。
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。 从数据看,如果数据中一些数值很大...
在回归模型号中,Box-Cox变换是对因变量Y作如下变换: (1.1) 这里 是一个待定变换参数。对不同的 ,所做的变换自然就不同,所以是一个变换族。它包括了对数变换( =0),平方根变换( )和倒数变换( =-1)等常用变换。 图1. 变换前变量的分布 图2.变换后变量分布 ...
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_...
Box-Cox变换应用于正数据,并要求从数据中估计参数λ,以找到使数据正态化的最佳变换。 PowerTransformer的行为类似于Sklearn估计器,支持.fit()和.transform()方法。 Yeo-Johnson变换基于Box-Cox变换,但允许负值。本文不会详细介绍Yeo-Johnson...
数学变换数学变换是指通过应用任何数学函数对原始变量进行变换,通常是为了尝试获得高斯分布。下面案例展示了如何使用Feature-engine实现Box-Cox变换。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 初始化BoxCoxTransformer tf=vt.BoxCoxTransformer(variables=['LotArea','GrLivArea'])# 在训练数据上进行fit ...
1 Box-Cox变换 首先该变换均在scipy模块之下,主要有以下两个地方: from scipy.stats import boxcox # 1 from scipy.special import boxcox # 2 1. 2. 区别在于,1中包含了box-cox中的lambda计算(即不需要给函数boxcox输入参数lmbda,boxcox返回值中就有lambda),所以其格式为: ...