对数据进行转换：Yeo-Johnson变换在R语言中的应用

最新推荐文章于 2025-08-27 15:05:47 发布

PixelLogic

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文章标签： r语言开发语言 R语言

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本文介绍了Yeo-Johnson变换在R语言中的应用，用于数据预处理，改善数据正态性和对称性。通过`MASS`和`ggplot2`包，演示了如何对单个变量和整个数据框执行变换，并展示了如何估计变换参数。

对数据进行转换：Yeo-Johnson变换在R语言中的应用

在数据分析和统计建模中，数据预处理是一个重要的步骤，它可以帮助我们改善数据的分布特性，提高模型的性能。Yeo-Johnson变换是一种常用的数据变换技术，它可以通过将数据映射到一个新的空间来改善数据的正态性和对称性。在本文中，我们将介绍如何在R语言中使用Yeo-Johnson变换来对数据进行预处理。

首先，我们需要安装并加载car和MASS包，因为它们提供了执行Yeo-Johnson变换所需的函数。

# 安装car和MASS包
install.packages("car")
install.packages("MASS")

# 加载所需的包
library(car)
library(MASS)

接下来，我们准备一些示例数据来演示Yeo-Johnson变换的使用。假设我们有一个名为data的数据框，其中包含一个数值型的变量x。

# 创建示例数据
data <- data.frame(x = c(1, 2, 3, 4, 5))

现在，我们可以使用boxCox()函数执行Yeo-Johnson变换。该函数接受一个数值向量作为输入，并返回经过Yeo-Johnson变换后的向量。我们将结果存储在一个新的变量transformed_x中。

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