Какие нелинейные преобразования данных вы знаете?

Нелинейные преобразования меняют структуру распределения. Это помогает улучшить модели, делая их способными улавливать сложные зависимости в данных.

Вот некоторые из наиболее распространённых нелинейных преобразований:
▪️Логарифмическое преобразование.
Оно позволяет увеличить расстояние между небольшими значениями и уменьшить между большими значениями. Преобразование делает скошенное распределение более симметричным и приближённым к нормальному.
▪️Преобразование с помощью квадратного корня.
Действует аналогично логарифмическому, однако менее агрессивно. Его без изменений можно применять к нулевым значениям.
▪️Преобразование Бокса-Кокса.
Обычно используется для трансформации зависимой переменной в случае, если у нас есть ненормальное распределение ошибок и/или нелинейность взаимосвязи, а также в случае гетероскедастичности.
▪️Преобразование Йео-Джонсона.
Позволяет работать с нулевыми и отрицательными значениями.

#машинное_обучение
#статистика