Pandas 在拟合之前，什么时候可以将特征转换为日志值

我计划使用一类SVM实现异常检测。我的数据有25个特征，其中一些列有独特的变化，如趋势和季节性

我尝试将趋势和季节特征转换为对数值。我发现这个分布已经从偏态变为正态

不过，我不确定这种转变是否会继续下去。此外，我不确定在安装过程中可能会造成什么后果

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如果任何人都能强调将特征转换为日志值和/或任何其他可减轻时间序列变化影响的技术的最佳情况，我们将不胜感激。

要了解这种影响，您应该拟合

SVM

，并使用首选指标两次验证结果：使用原始数据以及转换后的数据。是否应该修补插值（即转换为对数值）没有可靠的答案

One class SVM

仍然处理分类问题，而不是回归问题。您可以阅读更多关于时间序列变化以及如何处理它们的信息。多谢各位@E.Z。