Normalización logarítmica

Preprocesamiento para machine learning en Python

James Chapman

Curriculum Manager, DataCamp

¿Qué es la normalización logarítmica?

 

  • Útil para variables con alta varianza
  • Aplica una transformación logarítmica
  • Logaritmo natural con la constante $e$ ($\approx2.718$)
Preprocesamiento para machine learning en Python

¿Qué es la normalización logarítmica?

 

  • Útil para variables con alta varianza
  • Aplica una transformación logarítmica
  • Logaritmo natural con la constante $e$ ($\approx2.718$)
  • $e^{3.4} = 30$

 

  • Capta cambios relativos, la magnitud del cambio y mantiene todo positivo

 

Número Log
30 3.4
300 5.7
3000 8
Preprocesamiento para machine learning en Python

Normalización logarítmica en Python

print(df)

   col1   col2
0  1.00    3.0
1  1.20   45.5
2  0.75   28.0
3  1.60  100.0

print(df.var())

col1       0.128958
col2    1691.729167
dtype: float64

import numpy as np
df["log_2"] = np.log(df["col2"])
print(df)

   col1   col2     log_2
0  1.00    3.0  1.098612
1  1.20   45.5  3.817712
2  0.75   28.0  3.332205
3  1.60  100.0  4.605170

print(df[["col1", "log_2"]].var())

col1     0.128958
log_2    2.262886
dtype: float64
Preprocesamiento para machine learning en Python

¡Vamos a practicar!

Preprocesamiento para machine learning en Python

Preparing Video For Download...