特征处理技术之统计变换实践：对数转换、百分位秩、Rank排序、Tukey打分、BoxCox变换、百分位秩 python

特征处理技术之统计变换实践：对数转换、百分位秩、Rank排序、Tukey打分、BoxCox变换、百分位秩 python

特征处理是机器学习中非常重要的一个环节，它可以将数据转化为机器学习算法能够更好地理解和处理的形式。在特征处理过程中，统计变换方法是一种非常有效的技术。本文将介绍对数转换、百分位秩、Rank排序、Tukey打分、BoxCox变换和百分位秩等统计变换方法，并提供相应的Python代码实现。

1. 对数转换

对数转换是一种常见的数据转换技术，它可以使数据更加符合正态分布的假设，并且可以减小极端值对模型的影响。在Python中，可以使用numpy库的log函数来实现对数转换。

import numpy as np

data = np.array([0.1, 1