私は問題があります。線形カーネルで SVR を使用して回帰分析を行ったところ、従属 (目標値) が正規分布しておらず、左側に長い裾があることがわかりました。そこで、box-cox 変換を使用しました。次に、目標値の視覚化は次のようになります: box-cox 変換前後のデータの分布
データは正常に分布していましたが、数が増えていました。データセットのほとんどの変数の範囲は 0 から 1 です。うまく機能するモデルをトレーニングしたい場合は、ギャップを狭めるために、box-cox 変換の後にデータをスケーリングしますか (たとえば、MinMax Scaler を使用)。変数と目標値の間？