2.1.5 变量转换
1. 变量转换的目的
在使用直方图、核密度估计等工具对特征分布进行分析的过程中，我们可能会发现一些变量的取值分布不平均，这将会极大影响估计。为此，我们需要对变量的取值区间等进行转换，使其分布落在合理的区间内。
如图1-2-11 所示，经过对数变换减轻了数据大量聚集在左侧的情况，其分布也更加趋于正态分布，这有利于一些模型的拟合（如基于正态分布假设前提的模型）。
图1-2-11 变量转换
2. 变量转换的方法
变量转换的方法主要包括缩放比例或标准化、非线性关系转换成线性、使倾斜分布对称、变量分组等，如表1-2-6 所示。
表1-2-6
下面具体介绍几种常用的转换方法：
（1）对数变换：对变量取对数，可以更改变量的分布形状。其通常应用于向右倾斜的分布，缺点是不能用于含有零或负值的变量。
（2）取平方根或立方根：变量的平方根和立方根对其分布有波形的影响。取平方根可用于包括零的正值，取立方根可用于取值中有负值（包括零）的情况。
（3）变量分组：对变量进行分类，如可以基于原始值、百分比或频率等对变量分类。例如，我们可以将收入分为高、中、低三类。其可以应用于连续型数据，超高维逻辑回归就是采取这种方式产生one-hot 变量特征的。
2.1.6 新变量生成
1. 变量生成的目的
变量生成是基于现有变量生成新变量的过程。生成的新变量可能与目标变量有更好的相关性，有助于进行数据分析。
例如，对于表1-2-7 所示数据集中的输入变量Date（dd-mm-yy，日期），可以拆分生成新变量，如日、月、年、周、工作日，也可能会发现与目标变量相关性更强的新变量。
表1-2-7
2. 变量生成的方法
有两种生成新变量的方法：
（1）创建派生变量：指使用一组函数或不同方法从现有变量创建新变量。例如，在某个数据集中需要预测缺失的年龄值，为了预测缺失项的价值，我们可以提取名称中的称呼（Master，Mr，Miss，Mrs）作为新变量。
（2）创建哑变量：哑变量方法可将类别型变量转换为数值型变量。在表1-2-8 所示的例子中，创建的Var_Male（男性）和Var_Female（女性）这两个数值型变量，等效于类别型变量中的Gender（性别）。
表1-2-8
