博客

详解 Scikit-learn 的 preprocessing.PowerTransformer函数：幂次转换器

  • Post category:Python

Sklearn.preprocessing.PowerTransformer函数用于对数据进行幂变换。幂变换是对特征的一种重要预处理方式，可以使数据更好地满足模型对数据分布的假设，对于线性模型的效果有显著的提升。接下来将详细讲解其作用与使用方法：

作用

PowerTransformer函数主要用于两种情况：

  1. 常规情况下用于对非正态分布的数据进行变换，使其更加接近正态分布，有利于提高模型的效果。
  2. 在某些情况下，使用对数、平方根等传统变换方法不能够使数据更好地满足假设的情况下，可以使用幂变换来实现更好的效果。

使用方法

PowerTransformer函数有几个重要参数：

  • method：可选值有’yeo-johnson’、’box-cox’，默认为’yeo-johnson’。’box-cox’方法只能处理正数据，而’yeo-johnson’方法可以处理任意数据。
  • standardize：布尔型参数，默认为True。如果为True，则幂变换后的数据会被缩放成均值为0，方差为1的正态分布；如果为False则不会。
  • copy：布尔型参数，默认为True。如果为True，则返回的是变换后的数据的副本，否则为原数据的变换结果。

以下是幂变换的具体使用方法和两个实例：

# 导入库和数据集
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.preprocessing import PowerTransformer

# 加载数据集
iris = load_iris()
X = iris.data

# 初始化幂变换函数
pt = PowerTransformer(method='yeo-johnson', standardize=True)

# 对数据进行幂变换
X_transformed = pt.fit_transform(X)

# 查看变换前的数据分布
print(np.mean(X, axis=0))
print(np.std(X, axis=0))

# 查看变换后的数据分布
print(np.mean(X_transformed, axis=0))
print(np.std(X_transformed, axis=0))

在上述示例中，我们使用yeo-johnson方法对Iris数据集进行幂变换，变换后的数据经过标准化处理，并查看了变换前后的数据分布情况。

# 导入库和数据集
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.preprocessing import PowerTransformer

# 加载数据集
iris = load_iris()
X = iris.data

# 初始化幂变换函数
pt = PowerTransformer(method='box-cox', standardize=True)

# 对数据进行幂变换
X_transformed = pt.fit_transform(X[:, 0].reshape(-1, 1))

# 查看变换前的数据分布
print(np.mean(X[:, 0]))
print(np.std(X[:, 0]))

# 查看变换后的数据分布
print(np.mean(X_transformed))
print(np.std(X_transformed))

在上述示例中，我们使用box-cox方法对Iris数据集的第一个特征进行幂变换，并查看了变换前后的数据分布情况。需要注意的是，box-cox方法只能处理正数据，所以我们需要对第一个特征进行取非负数后再进行变换。

Tags: