tg-me.com/ds_interview_lib/168
Last Update:
Зачем может понадобиться преобразование Бокса-Кокса?
Преобразование Бокса-Кокса — это метод трансформации данных. Применяется, когда переменные имеют явно выраженные асимметричные распределения. Метод помогает приблизить распределение к виду нормального, а это является важным условием для некоторых статистических тестов.
Для решения задачи нужно найти оптимальное значение λ, чтобы преобразованные данные были как можно ближе к нормальному распределению.
Можно пользоваться, например, методом boxcox из модуля scipy.stats.
#junior
#middle
BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований

Share with your friend now:
tg-me.com/ds_interview_lib/168