数据平滑处理——np.log1p() and np.exmp1()
优点：在数据预处理时首先可以对偏度比较大的数据用log1p函数进行转化，使其更加服从高斯分布，此步处理可能会使我们后续的分类结果得到一个更好的结果；平滑处理很容易被忽略掉，导致模型的结果总是达不到一定的标准，同样使用逼格更高的log1p能避免复值的问题——复值指一个自变量对应多个因变量；log1p ...
原文：数据预处理-Log1p平滑与exmp1平滑
.公式： log p log x 当x很小时，log x 会出错。 exmp exp x 当x很大时，会报错overflow 两者互为反函数 .使用场景： 如果数据非正态，有左偏情况，可以使用log p进行平滑 可以看出，使用log p后，数据明显正态化。 同理，如果数据明显左偏，使用expm 效果会更好 .其他 . 尝试使用cox box，它自动帮你判断数据是右偏还是左偏并选择合适的正态化函数 ...
2020-01-03 15:35 0 739 推荐指数：
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