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  • pop();log1p()

    pop()——删除列表中元素,默认为最后一位

    数据平滑处理 -- log1p( ) 和 exmp1( )

    1.  数据预处理时首先可以对偏度比较大的数据用log1p函数进行转化,使其更加服从高斯分布,此步处理可能会使我们后续的分类结果得到一个好的结果。

    2. 平滑问题很容易处理掉,导致模型的结果达不到一定的标准,log1p( )能够避免复值得问题 — 复值指一个自变量对应多个因变量

    log1p( ) 的使用就像是一个数据压缩到了一个区间,与数据的标准类似。其逆运算就是expm1的函数

    由于使用的log1p()对数据进行了压缩,最后需要将预测出的平滑数据进行一个还原,而还原过程就是log1p的逆运算expm1.

    log1p = log(x+1)

    当x较大时直接计算,当x较小时用泰勒展开式计算

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/qijiujiu/p/13452828.html
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