Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований

👍 Когда стоит использовать логарифмирование признаков перед обучением модели

Логарифмирование признаков полезно, когда значения признаков распределены неравномерно или имеют сильную положительную асимметрию — например, в задачах с финансовыми, кликовыми или биомедицинскими данными, где часто встречаются очень большие значения рядом с малыми.

Такое преобразование:

📌 Снижает влияние выбросов, «сжимая» масштаб больших значений;

📌 Помогает сделать распределение более похожим на нормальное, что улучшает работу моделей, чувствительных к распределению данных (например, линейная регрессия);

📌 Выравнивает важность признаков, особенно если признаки входят в модель в виде произведений или степеней.

Библиотека собеса по Data Science

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

www.tgoop.com/ds_interview_lib/1019

672 viewsJun 11 at 18:03

👍 Когда стоит использовать логарифмирование признаков перед обучением модели

Логарифмирование признаков полезно, когда значения признаков распределены неравномерно или имеют сильную положительную асимметрию — например, в задачах с финансовыми, кликовыми или биомедицинскими данными, где часто встречаются очень большие значения рядом с малыми.

Такое преобразование:

📌 Снижает влияние выбросов, «сжимая» масштаб больших значений;

📌 Помогает сделать распределение более похожим на нормальное, что улучшает работу моделей, чувствительных к распределению данных (например, линейная регрессия);

📌 Выравнивает важность признаков, особенно если признаки входят в модель в виде произведений или степеней.

Библиотека собеса по Data Science