線性回歸和邏輯回歸等機器學習模型假設變量是正態(tài)分布的。如果一個變量不是正態(tài)分布，有時可以找到一個數(shù)學變換來把一個變量按照高斯分布進行變換。

遵循高斯分布的變量變換：

這些是一些數(shù)學方法來轉(zhuǎn)換變量，使它們遵循高斯分布。沒有一個比另一個好。它們主要取決于變量的原始分布。

1. 對數(shù)變換
2. 倒數(shù)變換
3. 平方根變換
4. 指數(shù)變換

在本文中，我們將使用比較著名的泰坦尼克號機器學習數(shù)據(jù)集（https://www./c/titanic/data）的“Age”變量進行這些變換。

讓我們從導入Python包并加載機器學習數(shù)據(jù)集開始

然后讓我們檢查是否有任何缺失值并使用dropna方法刪除它們

data.apply(lambda x: sum(x.isnull()),axis=0)

原始分布：

讓我們從Titanic機器學習數(shù)據(jù)集中可視化變量的分布開始，我們繪制直方圖來可視化鐘形圖和Q-Q圖(兩者都用于可視化變量是否服從高斯分布)。記住，如果變量是正態(tài)分布的，我們應該看到在理論分位數(shù)上有一條45度的直線。也就是說，實際分位數(shù)應該與理論值完全一致。

def diagnostic_plots(df, variable):   plt.figure(figsize=(15,6)) plt.subplot(1,2,1) df[variable].hist() #plt.xlim((0, 100))  plt.subplot(1,2,2) stats.probplot(df[variable], dist='norm', plot = pylab)  plt.show() diagnostic_plots(data, 'Age')

在這里，我們創(chuàng)建一個函數(shù)diagnostic_plots來可視化變量是否遵循高斯分布。它將data frame和目標變量作為輸入?yún)?shù)。函數(shù)的第一部分是直方圖，第二部分是Q-Q圖。我們在變量'Age'上調(diào)用函數(shù)。

該變量遵循近似高斯分布。它略微偏斜，這解釋了與下端的45度線（紅線）的偏差。

現(xiàn)在讓我們應用Age變量的所有上述變換并評估結果。

對數(shù)變換：

讓我們應用Numpy中的log函數(shù)并繪制診斷圖。

我們可以看到這個變換并沒有使Age服從高斯分布。記住log0沒有定義。因此，如果您的數(shù)據(jù)包含0 -給它一個偏移量或使用另一種變換方法。

倒數(shù)變換：

data['Age_reciprocal'] = 1 / data.Agediagnostic_plots(data, 'Age_reciprocal')

我們可以看到這種變換也沒有幫助。

平方根變換：

接下來，我們將嘗試平方根變換。

結果比其他好一點，但仍然不是高斯。開始和結束都有一些偏差。最后，讓我們嘗試指數(shù)變換。

指數(shù)變換：

在這里，我們可以嘗試任何我們想要的指數(shù)。我選擇了1.2作為指數(shù)。但是你可以嘗試不同的指數(shù)，看看分布如何變化。

data['Age_exp'] = data.Age**(1/1.2)diagnostic_plots(data, 'Age_exp')

正如你在直方圖中看到的那樣，這種變換使得“Age”變量遵循幾乎高斯分布。直方圖中的峰值更加居中，并且Q-Q圖中的下端值附近僅有一些偏差。因此，在這種特殊情況下，我們可以看到指數(shù)變換效果最好。

應該對變量進行變換嗎?

這取決于你的最終目標。在業(yè)務環(huán)境中，最好使用變量的原始分布來訓練機器學習模型，因為在使用機器學習模型進行預測時，模型更容易解釋，將來可能出現(xiàn)的問題也更少。另一方面，在競賽的情況下，最好選擇一個表現(xiàn)最好的變量。