ML之FE：特征工程处理中常用的数据变换(log取对数变换等)之详细攻略

ML之FE：特征工程处理中常用的数据变换(log取对数变换等)之详细攻略

 

 

 

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特征工程处理中常用的数据变换(log取对数变换等)之详细攻略

log取对数变换

 

 

 

特征工程处理中常用的数据变换(log取对数变换等)之详细攻略 log取对数变换

意义：取对数之后不会改变数据的性质和相关关系，但压缩了变量的尺度。让方差恒定，即让波动相对稳定，消除异方差问题。

import numpy as np
import pandas as pd


array_data=np.array([[1,  2,  3,  4,  5],
                    [0.1,0.2,0.3,0.4,0.5])
print(array_data.shape)


array_data2log = -np.log(array_data)  # 取对数之后不会改变数据的性质和相关关系，但压缩了变量的尺度。让方差恒定，即让波动相对稳定。消除异方差问题
print(array_data2log)
dis = np.sqrt(array_data2log)
print(dis)

 

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