python中BoxCox变换是什么

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概念

1、Box-Cox变换是统计建模中常用的建模方法,主要用于连续响应变量不满足正态分布。

可采用Box-Cox变换。

2、使线性回归模型在满足线性、正态性、独立性和方差的同时不丢失信息。

在Box-Cox转换之前,有必要将数据归一化。

实例

#我们这里是对训练集和测试集一起归一化,也可以分开进行归一化,(分开)这种方式需要建立训练数据和测试数据分布一直的情况下,建议在数据量大的情况下使用。

# 绘图显示Box-Cox变换对数据分布影响

cols_numeric_left = cols_numeric[0:13]

cols_numeric_right = cols_numeric[13:] #这里是将特征分为两部分,前13个为第一部分

## Check effect of Box-Cox transforms on distributions of continuous variables

 

train_data_process = pd.concat([train_data_process, train_data['target']], axis=1)

 

fcols = 6

frows = len(cols_numeric_left)

plt.figure(figsize=(4*fcols,4*frows))

i=0

for var in cols_numeric_left:

    dat = train_data_process[[var, 'target']].dropna()

        

    i+=1

    plt.subplot(frows,fcols,i)

    sns.distplot(dat[var] , fit=stats.norm);

    plt.title(var+' Original')

    plt.xlabel('')

        

    i+=1

    plt.subplot(frows,fcols,i)

    _=stats.probplot(dat[var], plot=plt)

    plt.title('skew='+'{:.4f}'.format(stats.skew(dat[var]))) #计算数据集的偏度

    plt.xlabel('')

    plt.ylabel('')

        

    i+=1

    plt.subplot(frows,fcols,i)

    plt.plot(dat[var],dat['target'],'.',alpha=0.5)

    plt.title('corr='+'{:.2f}'.format(np.corrcoef(dat[var],dat['target'])[0][1]))

 

    i+=1

    plt.subplot(frows,fcols,i)

    trans_var, lambda_var = stats.boxcox(dat[var].dropna()+1)

    trans_var = scale_data(trans_var)    

    sns.distplot(trans_var , fit=stats.norm);

    plt.title(var+' Tramsformed')

    plt.xlabel('')

        

    i+=1

    plt.subplot(frows,fcols,i)

    _=stats.probplot(trans_var, plot=plt)

    plt.title('skew='+'{:.4f}'.format(stats.skew(trans_var))) #归一化后,偏度明显变小,相关性变化不大

    plt.xlabel('')

    plt.ylabel('')

        

    i+=1

    plt.subplot(frows,fcols,i)

    plt.plot(trans_var, dat['target'],'.',alpha=0.5)

    plt.title('corr='+'{:.2f}'.format(np.corrcoef(trans_var,dat['target'])[0][1]))

以上就是python中Box-Cox变换的介绍,希望对大家有所帮助。更多Python学习指路:python基础教程

本文教程操作环境:windows7系统、Python 3.9.1,DELL G3电脑。

以上是 python中BoxCox变换是什么 的全部内容, 来源链接: utcz.com/z/545048.html

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