Znaleziony temat: a box-cox transformation
Jak wykonać transformację Box-Cox w języku Python?
Transformacja Box-Cox to jedna z najczęściej stosowanych metod w analizie danych, szczególnie w przypadku danych o rozkładzie nieliniowym. W tym artykule przedstawimy, jak wykonać transformację Box-Cox w języku Python.
1. Importowanie bibliotek
Aby wykonać transformację Box-Cox, musimy najpierw zaimportować odpowiednie biblioteki. W tym przypadku będziemy korzystać z biblioteki SciPy.
„`python
import scipy.stats as stats
„`
2. Generowanie danych
Aby pokazać, jak działa transformacja Box-Cox, wygenerujemy przykładowe dane o rozkładzie nieliniowym. W tym celu użyjemy funkcji `stats.loggamma.rvs`, która generuje wartości z rozkładu log-gamma.
„`python
import numpy as np
np.random.seed(123)
data = stats.loggamma.rvs(5, size=1000)
„`
3. Wykonanie transformacji Box-Cox
Aby wykonać transformację Box-Cox, użyjemy funkcji `stats.boxcox`. Ta funkcja przyjmuje dwa argumenty: dane wejściowe oraz parametr lambda. Parametr lambda określa, jaką transformację Box-Cox chcemy wykonać. Dla przykładu, jeśli lambda wynosi 0, transformacja Box-Cox sprowadza się do logarytmu naturalnego.
„`python
transformed_data, lambda_value = stats.boxcox(data)
„`
4. Wykresy
Aby zobaczyć, jak transformacja Box-Cox wpłynęła na rozkład danych, możemy narysować wykresy przed i po transformacji.
„`python
import matplotlib.pyplot as plt
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 4))
ax1.hist(data, bins=30)
ax1.set_title(’Przed transformacją’)
ax2.hist(transformed_data, bins=30)
ax2.set_title(’Po transformacji (lambda={:.2f})’.format(lambda_value))
plt.show()
„`
5. Podsumowanie
Transformacja Box-Cox to prosta i skuteczna metoda przekształcania danych o rozkładzie nieliniowym. Dzięki bibliotece SciPy, wykonanie tej transformacji w języku Python jest bardzo łatwe.
Napisz komentarz do wpisu, powiedz nam czy Ci pomógł: a box-cox transformation
