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概念

1、Box-Cox變換是統(tǒng)計建模中常用的建模方法，主要用于連續(xù)響應變量不滿足正態(tài)分布。

可采用Box-Cox變換。

2、使線性回歸模型在滿足線性、正態(tài)性、獨立性和方差的同時不丟失信息。

在Box-Cox轉換之前，有必要將數據歸一化。

實例

#我們這里是對訓練集和測試集一起歸一化，也可以分開進行歸一化，（分開）這種方式需要建立訓練數據和測試數據分布一直的情況下，建議在數據量大的情況下使用。
# 繪圖顯示Box-Cox變換對數據分布影響
cols_numeric_left = cols_numeric[0:13]
cols_numeric_right = cols_numeric[13:] #這里是將特征分為兩部分，前13個為第一部分
## 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]))) #計算數據集的偏度
    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))) #歸一化后，偏度明顯變小，相關性變化不大
    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變換的介紹，希望對大家有所幫助。更多Python學習指路：創(chuàng)新互聯(lián)python教程

本文教程操作環(huán)境：windows7系統(tǒng)、Python 3.9.1，DELL G3電腦。

新聞標題：創(chuàng)新互聯(lián)Python教程：python中Box-Cox變換是什么
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