Блог

Если зависимая переменная имеет как положительные, так и отрицательные значения, model.score любых регрессионных моделей неточны при сравнении результатов обучения и теста. Я попытался преобразовать целевой столбец в журнал, но поскольку есть и отрицательные значения, кажется, это неправильно. Пожалуйста, посоветуйте

Я не могу придумать ни одного алгоритма машинного обучения, который не мог бы обрабатывать как положительные, так и отрицательные значения. Подсчет очков по-прежнему должен быть точным. Если вы хотите выполнить логарифмическое преобразование столбца с отрицательными значениями, то вы можете добавить в столбец некоторую большую константу, которая делает все значения положительными, а затем взять журнал.