인프런 커뮤니티 질문&답변

np.log1p()는 편의성을 위한 보정용이고, 정답이 있는 통계 계산 문제에서는

기본적으로 np.log()를 사용해요

• np.log()는 x > 0일 때만 작동하며, 0 이하 값이 있으면 오류 발생합니다.

• np.log1p(x)는 log(1 + x)를 계산하므로 0도 안전하게 처리할 수 있습니다.

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. SH님께서 문의하신 np.log()와 np.log1p()의 차이에 대해 설명드리겠습니다.

np.log()는 주어진 값의 자연 로그를 계산할 때 사용됩니다. 예를 들어, np.log(x)는 x의 자연 로그 값을 반환합니다.

반면에 np.log1p()는 입력값에 1을 더한 후, 그 값의 자연 로그를 계산합니다. 따라서 np.log1p(x)는 np.log(x + 1)과 동일한 결과를 제공합니다. 이 함수는 특히, 데이터에 0이 포함될 수 있는 경우나 작은 값을 다룰 때 유용합니다. 로그함수는 0의 로그를 정의할 수 없기 때문에, np.log1p()를 사용함으로써 이러한 문제를 회피할 수 있습니다.

따라서 데이터를 로그 변환할 때 입력 값에 0 이상의 값이 포함되어 있거나 자연 로그 계산 시 0이 문제가 될 수 있는 경우 np.log1p()를 사용합니다. 그렇지 않은 경우에는 바르게 작동한다면 np.log()를 사용할 수 있습니다.

관련하여 자세한 설명을 원하신다면, 유사한 질문을 다룬 기존 게시물을 참조해보시는 것도 좋습니다. 다음 링크를 참고하실 수 있습니다:

• “RMSLE 관련 로그 함수관련 문의” - 이 게시물에서는 np.log1p() 함수가 어떻게 동작하는지에 대한 설명을 제공하고 있습니다.
  
• “3-6 Regression 강의 관련 질문” - 이 질문에서는 로그 스케일링을 하는 경우에 대한 설명이 포함되어 있습니다.
  

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다. 현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏 추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.