调参总结
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飞书用户31932023年5月22日修改
一、特征工程处理
对数处理
1、why
(1) 缩小数据之间的绝对差异；避免个别极端值的影响
避免共线性
取对数之后不会改变数据的性质和相关关系，但压缩了变量的尺度， 让方差恒定，即让波动相对稳定， 消除异方差问题
尽可能符合正态分布
(3) 经济学意义
用线性模型估计非线性关系
2、 统计意义解读
3、原理
对数函数可以对大数值的范围进行压缩，对小数值的范围进行扩展，x越大，log(x)增长得越慢。
如对下图一这个分布进行对数变换，较小数据之间的差异将会变大(因为对数函数的斜率很大)，而较大数据之间的差异将减少(因为该分布中较大数据的斜率很小)。如果你拓展了左尾的差异，减少了右尾的差异，结果将是方差恒定、形状对称的正态分布(无论均值大小如何)。
4、建模尝试
tips:
预测tsh 用前7天的tsh、宏鹄免b补率、
1、R^2 低可能的原因