Ну, просто в самой функции будет и поиск лямбды и ее использование в формуле преобразования. А то все туториалы по трансформации получается из-за этого очень длинные и даже используют по два разных пакета, хотя пользователю обычно не особо нужно где-то лямбду сохранять
Так в recipe всё уже есть, не?
https://recipes.tidymodels.org/reference/index.html#section-step-functions-individual-transformations
так делать точно не надо, т.к. правильным подходом является обучать параметры преобразования на обучающих данных и применять на обучающих и тестовых/проверочных.
Я просто не про ML контекст говорю, вне его не очень понимаю зачем такие сложности
а вне контекста ML где это все надо?
Да просто для разных статистических тестов, например
мне всегда дополнительные трансформации казались каким-то слишком хитрым трюком, честно говоря
Не думаю, что есть смысл подгонять таким образом под нормальное распределение, когда есть непараметрики и бутстреп
Ну вот да, мне эта сторона баррикад тоже как-то ближе.
Обсуждают сегодня