लॉग नॉर्मलाइज़ेशन

Python में Machine Learning के लिए Preprocessing

James Chapman

Curriculum Manager, DataCamp

लॉग नॉर्मलाइज़ेशन क्या है?

 

  • High variance वाले फीचर्स के लिए उपयोगी
  • लॉगरिदमिक ट्रांसफॉर्मेशन लागू करता है
  • कॉन्स्टेंट $e$ ($\approx2.718$) से नैचुरल लॉग
Python में Machine Learning के लिए Preprocessing

लॉग नॉर्मलाइज़ेशन क्या है?

 

  • High variance वाले फीचर्स के लिए उपयोगी
  • लॉगरिदमिक ट्रांसफॉर्मेशन लागू करता है
  • कॉन्स्टेंट $e$ ($\approx2.718$) से नैचुरल लॉग
  • $e^{3.4} = 30$

 

  • रिलेटिव बदलाव, बदलाव का परिमाण कैप्चर करता है, और सब कुछ पॉज़िटिव रखता है

 

Number Log
30 3.4
300 5.7
3000 8
Python में Machine Learning के लिए Preprocessing

Python में लॉग नॉर्मलाइज़ेशन

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
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अभ्यास करते हैं!

Python में Machine Learning के लिए Preprocessing

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