我们可以通过各种方式生成一些数据并确定最佳lmbda: >>>rng = np.random.default_rng()>>>x = stats.loggamma.rvs(5, size=30, random_state=rng) +5>>>y, lmax_mle = stats.boxcox(x)>>>lmax_pearsonr = stats.boxcox_normmax(x) >>>lmax_mle2.217563431465757>>>lmax_pearsonr2.238318660200961>>...
接下来我们先利用boxcox_normmax函数来寻找最优λ值,代码如下: from scipy import stats stats.boxcox_normmax(df["price"]) --- 返回:0.17896037184755484 在获得最优λ值以后,我们再利用boxcox函数来进行数据转换,具体代码如下: x = stats.boxcox(df["price"],stats.boxcox_normmax(df["price"])) sns.di...
[2,4,5,2]}) test.skew(axis=0) test['c']=[4,5,6,7] print(test) test.skew(axis=0) from scipy.stats import boxcox_normmax from scipy.special import boxcox1p lambda_2=boxcox_normmax(test.B) print(lambda_2) test.B=boxcox1p(test.B,lambda_2) print(test) print(test.skew(axis...
FunctionTransformer(log1p).fit_transform(iris.data) Box-Cox变换(对因变量处理) from scipy.stats import boxcox_normmax from scipy.special import boxcox1p lambda_2=boxcox_normmax(test.B) print(lambda_2) test.B=boxcox1p(test.B,lambda_2) print(test) print(test.skew(axis=0)) OUT: 0.999999959...
Box-Cox变换(对因变量处理) from scipy.stats import boxcox_normmax from scipy.special import boxcox1p lambda_2=boxcox_normmax(test.B) print(lambda_2) test.B=boxcox1p(test.B,lambda_2) print(test) print(test.skew(axis=0)) OUT:
lamd = stats.boxcox_normmax(y, method = 'mle') # 找到box-cox变换的lambda系数 y = stats.boxcox(y, lamd) # 对Y进行变换 1. 2. 3. 4. 2、方差齐性检验 在线性回归建模中,如果模型表现的非常好的话,那么残差与拟合值之间不应该存在某些明显的关系或趋势。 如果模型的残差存在一定的异方差的话,...
有关详细信息,请参阅boxcox_normmax中的示例或scipy.optimize.minimize_scalar的文档。 如果lmbda 不是 None,则忽略优化器。 返回:: boxcox:ndarray Box-Cox 幂变换数组。 maxlog:浮点数,可选 如果lmbda 参数为 None,则第二个返回参数是最大化对数似然函数的 lmbda。
[numeric_features].apply(lambdax:skew(x)).sort_values(ascending=False)# 取偏度大于 0.15 的特征high_skew=skew_features[skew_features>0.15]skew_index=high_skew.index# 处理高偏度特征,将其转化为正态分布,也可以使用简单的log变换foriinskew_index:features[i]=boxcox1p(features[i],boxcox_normmax(...
scipy.stats.boxcox(x, lmbda=None, alpha=None) importpandas as pd importnumpy as np importseaborn as sns df = pd.read_excel(r"非正态数据集.xlsx") sns.distplot(df["price"],color = "#D86457") from scipy importstats stats.boxcox_normmax(df["price"])x = stats.boxcox(df["price"]...
27.python实现box-cox变换 '''box-cox变换''' ## Import necessary modules from scipy.special import boxcox1p from scipy.stats import boxcox_normmax import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt def fixing_skewness(df): """ This function takes in a dataframe and return fixed skewed da...