比较日志转换之前和之后的cross_val_score

Question

我正在玩kaggle（link）和xgboost的houseprices数据集。

为了改进我的模型，我想了解对目标变量（房屋的销售价格）执行日志转换是否有意义。我在cross_val_score中用neg_mean_absolute_error测量我的模型的性能。直觉上，我想对错误执行逆变换，但这不起作用。

# without transformation
cv_score.mean() = -16102.123159086292

# with transformation
y_t = np.log1p(y)
...
cv_score.mean() = -0.08614553190770206
np.exp1p(cv_score.mean()) = -0.08253929830217616

你有什么建议吗？

Answer 1

您应该使用转换将模型生成的预测转换回来。然后像在其他情况下一样评估模型