数据预处理-Log1p平滑与exmp1平滑
1.公式： log1p = log（x+1） 【当x很小时，log(x)会出错。】 exmp1 = exp(x) -1 【当x很大时，会报错overflow】 两者互为反函数 2.使用场景： 如果数据非正态，有左偏情况，可以使用log1p进行平滑 ...
原文：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log p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log p能避免复值的问题 复值指一个自变量对应多个因变量 log p的使用就像是将一个数据压缩到了一个区间，与数据的标准化类似。下面再说说它的逆运算expm 函数。 由于前 ...
2020-03-13 14:42 0 1482 推荐指数：
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