Een data scientist inspecteert een feature en constateert dat de modus < mediaan < gemiddelde is. Welke transformatie is het meest geschikt om deze data te transformeren, zodat een lineair regressiemodel kan worden toegepast?
Kies een antwoord
Tik op een optie om je antwoord te controleren.
Correct antwoord: Logaritmische transformatie.
Waarom dit het antwoord is
De conditie modus < mediaan < gemiddelde duidt op een rechtsscheve (positief scheve) verdeling van de data. Lineaire regressiemodellen presteren beter met symmetrisch verdeelde data. Een logaritmische transformatie is zeer effectief in het verminderen van rechtse scheefheid, door grotere waarden te comprimeren en de verdeling meer symmetrisch te maken. Exponentiële transformatie zou de scheefheid verder vergroten. Polynomiale transformatie wordt gebruikt om niet-lineaire relaties tussen features en het doel te modelleren, niet primair om scheefheid te corrigeren. Sinusoïdale transformatie is geschikt voor cyclische of periodieke data, wat hier niet het geval is.
Slaag voor je examen — zonder eindeloos zoeken naar antwoorden
Krijg elke geverifieerde vraag en uitleg voor dit examen op één plek, en bespaar uren voorbereiding. Meer dan 1.000 certificeringen · Meer dan 20 talen · gratis om te beginnen.
Slaag sneller voor je examen → Geen kaart nodig