Python | Box-Cox 变换

Box-Cox变换是一种常用的数据转换方法，旨在使数据更接近正态分布。

在许多机器学习和统计建模技术中，我们假定数据是正态分布的。 当数据不是正常分布时，模型精度经常受到影响。 对于这种情况，Box-Cox变换是一种非常有用的技术，可以将非正态分布数据转换为正态分布数据。

具体介绍

Box-Cox变换是一种能够将数据转换为正态分布的技术。 该变换可以根据Box-Cox转换公式来实现，其中用一个参数lambda来控制变换。 Box-Cox变换的公式如下所示：

$$ y(\lambda)=\begin{cases} \dfrac{(y^{(\lambda)}-1)}{\lambda} & \lambda \neq 0 \ \ln(y) & \lambda = 0 \end{cases} $$

Box-Cox变换在lambda等于不同值时会产生不同的效果。 例如，当lambda等于1时，Box-Cox变换等效于log变换。

Box-Cox变换需要数据的所有值都是正数。 因此，在使用Box-Cox变换之前，我们需要将所有负值从数据集中删除或转换为正值。

在Python中，需要使用SciPy库中的boxcox()函数来执行Box-Cox变换。 以下是示例代码片段：

#导入所需库
import numpy as np
import scipy.stats as stats
from scipy.stats import boxcox

# 创建一个数据集
data = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])

# 执行Box-Cox转换
transformed_data, lambda_val = boxcox(data)

# 输出结果
print("Transformed data: ", transformed_data)
print("Lambda value: ", lambda_val)

结束语

Box-Cox变换是将非正态分布数据转换为正态分布数据的有用技术之一。 它在许多机器学习和统计建模技术中都应用广泛，并已在Python中得到了实现。