tg-me.com/ds_interview_lib/312
Last Update:
Какие нелинейные преобразования данных вы знаете?
Нелинейные преобразования меняют структуру распределения. Это помогает улучшить модели, делая их способными улавливать сложные зависимости в данных.
Вот некоторые из наиболее распространённых нелинейных преобразований:
▪️Логарифмическое преобразование.
Оно позволяет увеличить расстояние между небольшими значениями и уменьшить между большими значениями. Преобразование делает скошенное распределение более симметричным и приближённым к нормальному.
▪️Преобразование с помощью квадратного корня.
Действует аналогично логарифмическому, однако менее агрессивно. Его без изменений можно применять к нулевым значениям.
▪️Преобразование Бокса-Кокса.
Обычно используется для трансформации зависимой переменной в случае, если у нас есть ненормальное распределение ошибок и/или нелинейность взаимосвязи, а также в случае гетероскедастичности.
▪️Преобразование Йео-Джонсона.
Позволяет работать с нулевыми и отрицательными значениями.
#машинное_обучение
#статистика
BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283
Share with your friend now:
tg-me.com/ds_interview_lib/312