正态性变换

我就是我 2022-08-30 11:44 186阅读 0赞

### 目录 ###

*  1 Box-Cox变换
 *  2 反Box-Cox变换
 *  3 QuantileTransformer类转换正态数据

# 1 Box-Cox变换 #

`x`必须是正数

from scipy import stats
    x,lambda_=stats.boxcox(x)
    print('变换参数',lambda_)

# 2 反Box-Cox变换 #

反Box-Cox变换可以将预测结果转换为我们想要的数据

from scipy.special import inv_boxcox
    y = inv_boxcox(x, lambda)

其中`x`为需要进行`反Box-Cox变换`的数据，`lamda`为训练集使用Box-Cox时的lambda，

一般即为`上文中stats.boxcox()返回的第二个参数`。

*  注意：如果在训练集Box-Cox变换时使用了C常数进行了自变量的非零处理，那么还需要再反变换之后减去这个C常数。

参考：[https://blog.csdn.net/weixin\_44405644/article/details/108045328][https_blog.csdn.net_weixin_44405644_article_details_108045328]

# 3 QuantileTransformer类转换正态数据 #

from sklearn import preprocessing
    quantile_transformer = preprocessing.QuantileTransformer(output_distribution='normal', random_state=0)
    X_trans = quantile_transformer.fit_transform(Sample)
    print(X_trans)

**`inverse_transform`变换回原格式数据**

print(quantile_transformer.inverse_transform(X_trans))

[https_blog.csdn.net_weixin_44405644_article_details_108045328]: https://blog.csdn.net/weixin_44405644/article/details/108045328

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