对特征进行开方改变了特征分布，模型能否正确拟合训练数据了？

问题：对训练数据中的某项特征进行平方或者开方，是为了改变训练数据的分布。训练数据的分布被改变后，训练出来的模型岂不是不能正确拟合训练数据了？

• 对训练数据中的某个特征进行开方或者平方操作，本质上是改变了特征的分布，并不是训练数据的分布。
• 特征的分布和训练数据的分布没有本质的联系，只要你不改变训练数据 label 的分布，最终预测出的结果都应该是符合数据本身分布的。因为你要预测的是 label，并不是特征本身。而且在最终的预测过程中，这些开方、平方的特征处理操作是在模型推断过程中复现的，本质上可以看作是模型的一部分，所以不存在改变数据分布的问题。