Yeo-Johnson变换在R语言中的应用

R语言中应用Yeo-Johnson变换。我们将首先生成一组示例数据,这组数据将故意包含一些非正值,以展示Yeo-Johnson变换处理这类数据的能力。

示例数据生成

我们将生成一组含有正值、零值和负值的数据。

使用forecast包应用Yeo-Johnson变换

r 复制代码
# 安装和加载forecast包
if (!requireNamespace("forecast", quietly = TRUE)) install.packages("forecast")
library(forecast)

# 生成示例数据
set.seed(123) # 确保结果可复现
your_data <- c(rnorm(100, mean = 0, sd = 1), 0, -1, -2)  # 包含正值、零值和负值

# 查找最佳的lambda值
lambda <- BoxCox.lambda(your_data, lower = 0)

# 应用Yeo-Johnson变换
yeo_johnson_transformed <- BoxCox(your_data, lambda)

# 输出转换后的数据
print(yeo_johnson_transformed)

使用caret包应用Yeo-Johnson变换

r 复制代码
# 安装和加载caret包
if (!requireNamespace("caret", quietly = TRUE)) install.packages("caret")
library(caret)

# 使用相同的示例数据
your_data <- c(rnorm(100, mean = 0, sd = 1), 0, -1, -2)  # 与之前相同

# 使用preProcess函数应用Yeo-Johnson变换
pre_proc_value <- preProcess(your_data, method = c("YeoJohnson"))

# 使用predict函数应用转换
yeo_johnson_transformed <- predict(pre_proc_value, your_data)

# 输出转换后的数据
print(yeo_johnson_transformed)

这些代码片段展示了如何在R中生成一组简单的示例数据,并使用forecastcaret包应用Yeo-Johnson变换。请根据自己的需要选择适合的方法。在实际应用中,转换后的数据通常具有更接近正态分布的特性,这有助于提高各种统计分析和机器学习模型的效果。

相关推荐
Tanecious.19 分钟前
C++--红黑树
开发语言·c++
Top`23 分钟前
Java 泛型 (Generics)
java·开发语言·windows
爱吃土豆的马铃薯ㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤ1 小时前
如何使用Java WebSocket API实现客户端和服务器端的通信?
java·开发语言·websocket
Shartin1 小时前
Can201-Introduction to Networking: Application Layer应用层
服务器·开发语言·php
彤银浦1 小时前
Web学习笔记3
前端·笔记·学习·html5
之歆1 小时前
Python-魔术方法-创建、初始化与销毁-hash-bool-可视化-运算符重载-容器和大小-可调用对象-上下文管理-反射-描述器-二分-学习笔记
笔记·python·学习
优乐美香芋味好喝1 小时前
2025年7月11日学习笔记&一周归纳——模式识别与机器学习
笔记·学习·机器学习
共享家95272 小时前
linux_线程概念
linux·开发语言·jvm
apihz2 小时前
VM虚拟机全版本网盘+免费本地网络穿透端口映射实时同步动态家庭IP教程
android·服务器·开发语言·网络·数据库·网络协议·tcp/ip
tanyongxi663 小时前
C++ Map 和 Set 详解:从原理到实战应用
开发语言·c++