👍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.
👍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.
