ValueError: Data must be positive. 所以对于y<0的情况,可以给y加上一个常数C进行调整,即得如下所示, 二、Python实现 首先需要明确的是Box-Cox变换存在一个超参数lambda,这个超参数控制了数据的变化形式(如一中的公式所示),而且这个lambda也可以使用最大似然估计等方法进行计算得到。 1 Box-Cox变换 首先该变换...
进行BOX-COX变换: # boxcox变换 ynew, lamb = scipy.stats.boxcox(df['y']) df['y'] = ynew ynew是变换后的y值,lamb是λ的值。 再建模和异方差性的分析: result2 = smf.ols('y~x1+x2', data=df).fit() print(result2.summary()) # 计算残差 eres = result2.resid # 异方差性检查 abs...
进行BOX-COX变换: # boxcox变换 ynew, lamb = scipy.stats.boxcox(df['y']) df['y'] = ynew 1. 2. 3. ynew是变换后的y值,lamb是λ的值。 再建模和异方差性的分析: result2 = smf.ols('y~x1+x2', data=df).fit() print(result2.summary()) # 计算残差 eres = result2.resid # 异...
dat['target'],'.',alpha=0.5)plt.title('corr='+'{:.2f}'.format(np.corrcoef(dat[var],dat['target'])[0][1]))i+=1plt.subplot(frows,fcols,i)trans_var,lambda_var=stats.boxcox(dat[var].dropna()+1)trans_var=scale_data(trans_var)sns.distplot(trans_var,fit=stats.norm);plt.title...
# 绘图显示Box-Cox变换对数据分布影响cols_numeric_left = cols_numeric[0:13] cols_numeric_right = cols_numeric[13:]#这里是将特征分为两部分,前13个为第一部分## Check effect of Box-Cox transforms on distributions of continuous variablestrain_data_process = pd.concat([train_data_process, train_...
升级成为会员 «结构化数据转换(Box-Cox) »SVD(奇异值分解) posted on2018-05-05 10:41郑哲阅读(2806) 评论(1) 编辑推荐: ·长文讲解 MCP 和案例实战 ·Hangfire Redis 实现秒级定时任务,使用 CQRS 实现动态执行代码 ·Android编译时动态插入代码原理与实践 ...
sns.distplot(x,color = "#D86457") plt.show() df=pd.DataFrame(x,columns=['转换']) print(df) if __name__=='__main__': Box_Cox("F:\医学大数据课题\论文终稿修改\实验\差异性分析.xlsx",sheet_name='人口密度分组') 结果展示:
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...
Actually, box plots are calibrated (via the nicely round magic constant 1.5) in such a way that we expect there to be no or only few outliers if the data are normally distributed. For skewed distributions, there will naturally be many outliers on either side; see Section 15.4 for more ...