Линейная регрессия — это мощный статистический метод, который широко используется в различных областях, таких как финансы, экономика и инженерия, для моделирования связи между зависимой переменной и одной или несколькими независимыми переменными.

Однако перед тестированием данных в модели линейной регрессии важно преобразовать и предварительно обработать данные, чтобы повысить точность и надежность модели.

В этой статье мы обсудим 11 самых популярных способов преобразования данных перед их тестированием в модели линейной регрессии, используя примеры Python для демонстрации каждого метода. Используя эти методы, вы можете оптимизировать свои данные для линейного регрессионного анализа и делать более точные прогнозы.

1. Нормализация

Нормализация — это метод, который используется для преобразования числовых данных в среднее значение, равное 0, и стандартное отклонение, равное 1. Это можно сделать с помощью класса StandardScaler в библиотеке scikit-learn.

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)

2. Преобразование журнала

Логарифмическое преобразование — это метод, который используется для преобразования искаженных данных в более нормальное распределение. Это можно сделать с помощью библиотеки numpy.

import numpy as np

X = np.log(X)

3. Горячее кодирование

Горячее кодирование — это метод, который используется для преобразования категориальных данных в числовые данные. Это можно сделать с помощью библиотеки pandas.

import pandas as pd

df = pd.get_dummies(df, columns=['color'])

4. Масштабирование функций

Масштабирование признаков — это метод, который используется для масштабирования числовых данных до заданного диапазона. Это можно сделать с помощью класса MinMaxScaler в библиотеке scikit-learn.

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)

5. Обработка недостающих данных

Отсутствующие данные можно обработать, вменив отсутствующие значения среднему, медиане или моде неотсутствующих данных. Это можно сделать с помощью класса SimpleImputer в библиотеке scikit-learn.

from sklearn.impute import SimpleImputer

imputer = SimpleImputer(strategy='mean')
X = imputer.fit_transform(X)

6. Анализ основных компонентов (PCA)

PCA — это метод, который используется для уменьшения количества измерений в наборе данных. Это можно сделать с помощью класса PCA в библиотеке scikit-learn.

from sklearn.decomposition import PCA

pca = PCA(n_components=2)
X = pca.fit_transform(X)

7. Удаление выбросов

Выбросы можно удалить с помощью метода межквартильного диапазона (IQR) или метода Z-оценки.

Q1 = df.quantile(0.25)
Q3 = df.quantile(0.75)
IQR = Q3 - Q1
df = df[~((df < (Q1 - 1.5 * IQR)) |(df > (Q3 + 1.5 * IQR))).any(axis=1)]

8. Масштабирование до единичной длины

Масштабирование до единичной длины — это метод, который используется для масштабирования данных таким образом, чтобы величина каждой функции равнялась 1. Это можно сделать с помощью класса Normalizer в библиотеке scikit-learn.

from sklearn.preprocessing import Normalizer

scaler = Normalizer()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)

9. Полиномиальные функции

Полиномиальные функции — это дополнительные функции, которые генерируются путем возведения исходных функций в степень. Это можно сделать с помощью класса PolynomialFeatures в библиотеке scikit-learn.

from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures

poly = PolynomialFeatures(degree=2)
X = poly.fit_transform(X)

10. Биннинг

Биннинг — это метод, который используется для преобразования числовых данных в категориальные данные. Это можно сделать с помощью библиотеки pandas.

import pandas as pd

bins = [0, 18, 30, 50, 80]
labels = ['Youth', 'Young Adults', 'Middle-Aged Adults', 'Elderly Adults']
df['AgeGroup'] = pd.cut(df['Age'], bins=bins, labels=labels)

11. Выбор функции

Выбор объектов — это метод, который используется для выбора наиболее важных объектов в наборе данных. Это можно сделать с помощью класса SelectKBest в библиотеке scikit-learn.

from sklearn.feature_selection import SelectKBest
from sklearn.feature_selection import f_regression

skb = SelectKBest(score_func=f_regression, k=5)
X = skb.fit_transform(X, y)

Эти 11 методов можно использовать для преобразования и предварительной обработки данных перед тестированием в любой модели линейной регрессии. Используя эти методы, вы можете повысить точность и надежность своих моделей линейной регрессии и делать более точные прогнозы.

Спасибо, что прочитали эту статью, и оставайтесь на связи с Ганшьямом Савалией, чтобы узнать больше таких полезных статей.