数据预处理对数变换

数据分布的倾斜有很多负面的影响。
我们可以使用特征工程技巧，利用统计或数学变换来减轻数据分布倾斜的影响。使原本密集的区间的值尽可能的分散，原本分散的区间的值尽量的聚合。
Log变换通常用来创建单调的数据变换。它的主要作用在于帮助稳定方差，始终保持分布接近于正态分布并使得数据与分布的平均值无关。

y=logc(1+λx) y = log c ⁡ ( 1 + λ x )

λ λ 通常设置为1，c通常设置为变换数据的最大值。

Log变换倾向于拉伸那些落在较低的幅度范围内自变量值的范围，压缩或减少较高幅度范围内的自变量值的范围。从而使得倾斜分布尽可能的接近正态分布。

参考：https://www.leiphone.com/news/201801/T9JlyTOAMxFZvWly.html