Логарифмическая нормализация

Предобработка данных для машинного обучения на Python

James Chapman

Curriculum Manager, DataCamp

Что такое логарифмическая нормализация?

 

  • Полезна для признаков с высокой дисперсией
  • Применяет логарифмическое преобразование
  • Натуральный логарифм с основанием $e$ ($\approx2.718$)
Предобработка данных для машинного обучения на Python

Что такое логарифмическая нормализация?

 

  • Полезна для признаков с высокой дисперсией
  • Применяет логарифмическое преобразование
  • Натуральный логарифм с основанием $e$ ($\approx2.718$)
  • $e^{3.4} = 30$

 

  • Отражает относительные изменения, масштаб изменений и сохраняет значения положительными

 

Число Логарифм
30 3,4
300 5,7
3000 8
Предобработка данных для машинного обучения на Python

Логарифмическая нормализация в 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
Предобработка данных для машинного обучения на Python

Давайте потренируемся!

Предобработка данных для машинного обучения на Python

Preparing Video For Download...