В чем преимущества преобразования Йео-Джонсона перед другими методами нормализации данных?

Некоторые преимущества преобразования Йео-Джонсона перед другими методами нормализации данных:

• Обработка как положительных, так и отрицательных значений. www.c-sharpcorner.com В отличие от преобразования Бокса-Кокса, которое работает только с положительными данными, преобразование Йео-Джонсона может обрабатывать данные с более широким диапазоном значений. www.c-sharpcorner.com
• Сохранение нулевых значений. www.c-sharpcorner.com Это делает преобразование Йео-Джонсона подходящим для наборов данных со смесью нулевых и ненулевых значений. www.c-sharpcorner.com
• Гибкость преобразования. www.c-sharpcorner.com Параметр преобразования позволяет настраивать его на основе распределения данных. www.c-sharpcorner.com

Преобразование Йео-Джонсона — ценный метод для нормализации искажённых числовых характеристик в машинном обучении. www.c-sharpcorner.com Он помогает повысить производительность и интерпретируемость моделей машинного обучения. www.c-sharpcorner.com

Однако у метода есть и недостатки: он требует больше вычислительных ресурсов и может быть менее точным при работе с чисто положительными данными. ssl-team.com