模型01预测值box-cox转换为正态分布评分

• from sklearn.preprocessing import PowerTransformer

• 参数说明

  • method ：可选，接受一个字符串值，默认是 ‘yeo-johnson’ ，
    • ’yeo-johnson’ ：指明幂变换方式以 Yeo-Johnson transform 方式实现，此种方式下数据集可以含有正负值
    • the Box-Cox transform ：指明幂变换方式以the Box-Cox transform 方式实现，此种方式下数据集只能是正值，不允许有负值
  • standardize ：可选，接受一个boolean值，默认是 ‘True’ ，设置为True可将零均值单位方差归一化应用于变换后的输出
  • copy ：略

• 属性

  • lambdas_ : 得到一个浮点数组，转换过程中所选择的参数

from sklearn.preprocessing import PowerTransformer

power = PowerTransformer(method='box-cox', standardize=False, copy=True)

X_lognormal = np.random.RandomState(616).lognormal(size=(3, 3))

power.fit(X_lognormal).transform(X_lognormal) 

数据预处理第6讲：正态变换
https://blog.csdn.net/wong2016/article/details/104495470
Python sklearn学习之数据预处理——非线性转换
https://blog.csdn.net/qq_38958113/article/details/98051207
box-cox 转换
https://www.cnblogs.com/king-lps/p/7843395.html
box-cox变换 - 百度百科
https://baike.baidu.com/item/box-cox变换/10278422?fr=aladdin

sklearn.preprocessing数据预处理分析（正则化标准化归一化）
https://blog.csdn.net/lly1122334/article/details/102799300

sklearn.preprocessing.PowerTransformer
https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.preprocessing.PowerTransformer.html