如何解决在回归问题中如何使目标适应正常分布
我正在做回归问题,我的目标是如此不规范。我虽然可以通过scipy将其拟合为正常的扰动,如下所示:
mean,var = scipy.stats.distributions.norm.fit(y_train)
y_train = scipy.stats.distributions.norm.pdf(y_train,mean,var)
但是,我在这里有多个问题:首先y_train图仍然不能正常分布,其次我如何使用此变换来变换测试数据以进行评估和预测? 这是实现以上几行之后的扰动照片:
这是实现上述两行之前的内容:
注意:分散是垂直(在Y轴上)而不是x轴上绘制的
关于为什么不正常分配的任何想法?以及是否还有其他方法可以适应和转换培训目标并转换测试数据?
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