선형회귀모델을 위한 데이터변환
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작성한 질문수 13
타깃값의 경우 일반적으로 로그변환을 적용한다고 설명해주셨는데
positive skew, negative skew 인 두가지 모두의 경우 즉 분포의 왼쪽,오른쪽 쏠림 모든경우에 log변환을 하면되는건가요?
두경우다 쏠린값을 log값이 해결해주는것인지 궁금합니다.
+ feature값도 동일한 원리인지 궁금합니다
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답변 3
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scipy의 skew()함수의 반환값은 0 이상 값(0포함)이며 right skew(즉 오른쪽 꼬리 늘어짐)에 대해서만 계산을 해줍니다.
일반적으로 0보다 크면 오른쪽 tail 이 skew 된 형태를 의미합니다. 1로 skew정도가 상당히 높은 수준입니다.
0
그렇다면 skew함수를 통해 그 값이 1이상인 feature들을 log변환 하셨는데
1이상인 값을 갖는 feature의 분포가 right skew인 건가요???
음수의 값을 가지면 left skew인건지 궁금합니다
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안녕하십니까,
log transformation은 right skew인 경우에만 적용합니다.(feature도 동일합니다)
아무래도 큰 값들을 Log 형태로(보다 작게) 변환하면서 right skew 현상을 보완하기 때문입니다.
left skew는 일반적으로는 크게 머신러닝에 영향을 미치지는 않는 것 같습니다. x를 x제곱으로 변환하는 기법이 left skew보완 기법으로 이론적으로 있으나 잘 사용하지 않습니다.
감사합니다.
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