R语言使用caret包的preProcess函数进行数据预处理:对所有的数据列进行YeoJohnson变换(将非正态分布数据列转换为正态分布数据可以处理负数)设置参数为YeoJohnson
Posted Data+Science+Insight
tags:
篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了R语言使用caret包的preProcess函数进行数据预处理:对所有的数据列进行YeoJohnson变换(将非正态分布数据列转换为正态分布数据可以处理负数)设置参数为YeoJohnson相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
R语言使用caret包的preProcess函数进行数据预处理:对所有的数据列进行YeoJohnson变换(将非正态分布数据列转换为正态分布数据、可以处理负数)、设置method参数为YeoJohnson
目录
以上是关于R语言使用caret包的preProcess函数进行数据预处理:对所有的数据列进行YeoJohnson变换(将非正态分布数据列转换为正态分布数据可以处理负数)设置参数为YeoJohnson的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
R语言使用caret包的preProcess函数进行数据预处理:对所有的数据列进行最小最大缩放设置method参数为range
R语言使用caret包的preProcess函数进行数据预处理:对所有的数据列进行center中心化(每个数据列减去平均值)设置method参数为center
R语言使用caret包的preProcess函数进行数据预处理:对所有的数据列进行SpatialSign变换(将数据投影到单位圆之内)设置method参数为spatialSign
R语言使用caret包的preProcess函数进行数据预处理:对所有的数据列进行主成分分析PCA(principal components analysis)设置method参数为pca
R语言使用caret包的preProcess函数进行数据预处理:对所有的数据列进行scale标准化(数据列中的数值除以标准差)设置method参数为scale
R语言使用caret包的preProcess函数进行数据预处理:对所有的数据列进行scale标准化(数据列中的数值除以标准差)设置method参数为scale