Особенности работы с логарифмическими функциями в системах машинного обучения:

• Упрощение вычислений и повышение стабильности. 1 Это связано с тем, что при применении логарифма к любой функции сохраняются минимум или максимум (параметры, минимизирующие или максимизирующие функцию, но не фактическое значение функции). 1
• Нормализация данных. 2 Логарифмическое преобразование позволяет привести данные к более нормальному распределению, что упрощает их анализ и моделирование. 2
• Снижение влияния выбросов. 2 Компрессия больших значений при логарифмическом преобразовании уменьшает влияние выбросов, что облегчает построение модели, в которой не доминируют крайние значения. 2
• Подготовка данных для определённых типов анализов. 2 В некоторых случаях логарифмическое преобразование одной или нескольких переменных может привести данные в форму, более подходящую для определённых типов анализов. 2 Например, если связь между двумя переменными экспоненциальная, логарифмирование обеих переменных может превратить её в линейную. 2