數據預處理-Log1p平滑與exmp1平滑
1.公式： log1p = log（x+1） 【當x很小時，log(x)會出錯。】 exmp1 = exp(x) -1 【當x很大時，會報錯overflow】 兩者互為反函數 2.使用場景： 如果數據非正態，有左偏情況，可以使用log1p進行平滑 ...
原文：數據平滑處理——np.log1p() and np.exmp1()
優點：在數據預處理時首先可以對偏度比較大的數據用log p函數進行轉化，使其更加服從高斯分布，此步處理可能會使我們后續的分類結果得到一個更好的結果 平滑處理很容易被忽略掉，導致模型的結果總是達不到一定的標准，同樣使用逼格更高的log p能避免復值的問題 復值指一個自變量對應多個因變量 log p的使用就像是將一個數據壓縮到了一個區間，與數據的標准化類似。下面再說說它的逆運算expm 函數。 由於前 ...
2020-03-13 14:42 0 1482 推薦指數：
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