模型01預測值box-cox轉換為正態分布評分

• from sklearn.preprocessing import PowerTransformer

• 參數說明

  • method ：可選，接受一個字符串值，默認是 ‘yeo-johnson’ ，
    • ’yeo-johnson’ ：指明冪變換方式以 Yeo-Johnson transform 方式實現，此種方式下數據集可以含有正負值
    • the Box-Cox transform ：指明冪變換方式以the Box-Cox transform 方式實現，此種方式下數據集只能是正值，不允許有負值
  • standardize ：可選，接受一個boolean值，默認是 ‘True’ ，設置為True可將零均值單位方差歸一化應用於變換后的輸出
  • copy ：略

• 屬性

  • lambdas_ : 得到一個浮點數組，轉換過程中所選擇的參數

from sklearn.preprocessing import PowerTransformer

power = PowerTransformer(method='box-cox', standardize=False, copy=True)

X_lognormal = np.random.RandomState(616).lognormal(size=(3, 3))

power.fit(X_lognormal).transform(X_lognormal) 

數據預處理第6講：正態變換
https://blog.csdn.net/wong2016/article/details/104495470
Python sklearn學習之數據預處理——非線性轉換
https://blog.csdn.net/qq_38958113/article/details/98051207
box-cox 轉換
https://www.cnblogs.com/king-lps/p/7843395.html
box-cox變換 - 百度百科
https://baike.baidu.com/item/box-cox變換/10278422?fr=aladdin

 

sklearn.preprocessing數據預處理分析（正則化標准化歸一化）
https://blog.csdn.net/lly1122334/article/details/102799300

sklearn.preprocessing.PowerTransformer
https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.preprocessing.PowerTransformer.html