데이터 과학의 로그 정규화: Python을 사용하여 비정규 데이터를 정규 분포로 변환

 

로그 정규화는 데이터를 보다 정규 분포된 형식으로 변환하기 위해 데이터 과학에서 널리 사용되는 기술입니다. 이 블로그 게시물에서는 로그 정규화가 무엇인지, 왜 사용되는지, Python에서 구현하는 방법에 대해 설명합니다.

 

 

 

로그 정규화란?

 

로그 정규화는 정상적으로 분포되지 않은 데이터를 정규화하는 데 사용되는 변환 기술입니다. 로그 정규화에서는 데이터 값의 자연 로그를 취합니다. 그 결과 데이터의 범위를 줄이고 극단값을 평균에 더 가깝게 만드는 변환이 발생합니다.

 

 

 

 

로그 정규화를 사용하는 이유는 무엇일까요?

 

로그 정규화는 정상적으로 배포되지 않은 데이터를 정규화하는 데 사용됩니다. 회귀 분석 및 가설 검정과 같은 많은 통계 기법에서는 데이터가 정규 분포를 따른다고 가정하기 때문에 이는 중요합니다. 데이터가 정상적으로 분포되지 않은 경우 이러한 기술이 효과적으로 작동하지 않을 수 있습니다. 로그 정규화는 데이터를 더 정규 분포로 변환하여 이러한 기술에 더 적합하도록 만듭니다.

 

 

 

 

Python에서 로그 정규화를 구현하는 방법은 무엇일까요?

 

Python에서 로그 정규화를 구현하는 것은 간단합니다. numpy 및 pandas 라이브러리를 사용하여 로그 정규화를 수행할 수 있습니다. 다음은 예제 코드입니다.

import numpy as np
import pandas as pd

# 샘플 데이터 프레임 만들기
data = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [100, 1000, 10000, 100000, 1000000]})

# 로그 정규화 열 'B'
data['B_log'] = np.log(data['B'])

# 원본 및 로그 정규화된 데이터 보기
print('Original Data:\n', data['B'])
print('Log Normalized Data:\n', data['B_log'])

 

 

Original Data:
 0        100
1       1000
2      10000
3     100000
4    1000000
Name: B, dtype: int64
Log Normalized Data:
 0     4.605170
1     6.907755
2     9.210340
3    11.512925
4    13.815511
Name: B_log, dtype: float64

 

 

위의 코드에서 먼저 'A'와 'B' 두 개의 열이 있는 샘플 DataFrame을 만듭니다. 열 'B'에는 정규 분포되지 않은 값이 포함되어 있습니다. 그런 다음 numpy 라이브러리를 사용하여 열 'B' 값의 자연 로그를 취하고 로그 정규화된 값으로 새 열 'B_log'를 만듭니다.