로그변환에 대하여
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안녕하세요.
로그변환에 대하여 궁금한게 있어 질문 남겨봅니다.
로그 변환을 한 데이터들이 모델이 학습해서 예측하기 좋아서 변환 시켜주는건가요? 로그변환을 안한 데이터를 학습하는거랑 accuracy/precision/f1 score등 차이가 나는지 궁금합니다.
또한 입력특성의 로그변환은 왜 하는지 궁금합니다. 다른 variable들은 로그변환 고려를 안하는건가요? (지하실면적 제외). 아니면 Trial and error을 통해 로그변환 하나씩 시켜보는게 더 효과적인건가요?
回答 1
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안녕하세요.
어떤 변수들은 로그변환한 값을 사용해야 성능이 좋아집니다. (분류 및 예측 모두).
로그변환의 대상이 되는 데이터는 금전에 관한 것, 생물학적 반응에 관한 것 등입니다. 귀로듣는 사운드의 경우도 로그변환이 필요합니다.
로그변환을 하는 이유는 입력과 출력의 관계가 선형적이 되서 "설명"을 더 잘 할 수 있기 때문입니다.
지하실 면적처럼 면적이 크다고 면적에 비례해서 집 값이 올라가는 것이 아니라 큰 값을 약화시키는 것이 더 모델의 성능을 개선시키는 사례도 있습니다. 이러한 사례는 경험과 시행착오로 찾는 것입니다. (데이터의 확률 분포를 보고 가능한 정규 분포 모양을 따르는지 보고 관찰합니다..
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