Kaggleにて機械学習の勉強中の初心者です。
特徴量が正規分布に従っていないと、予測に影響があるとのことで、
sklearn.preprocessing.StandardScaler クラスで標準化していました。
別なユーザーが作成したカーネルを見ると、np.log1pを使っていたりもするのですが、
どのような考えで使い分けたらよいのでしょうか。
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投稿2018/07/05 10:57
Kaggleにて機械学習の勉強中の初心者です。
特徴量が正規分布に従っていないと、予測に影響があるとのことで、
sklearn.preprocessing.StandardScaler クラスで標準化していました。
別なユーザーが作成したカーネルを見ると、np.log1pを使っていたりもするのですが、
どのような考えで使い分けたらよいのでしょうか。
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2018/07/06 02:12