Python 数据的正常日志转换

我的线性回归模型有以下因变量和自变量。因为它们都在不同的尺度上（有些是%的，有些是连续变量），所以建议我在运行回归之前获取日志并将其标准化

    Y    X2        X3 (%)       X1 (%)
Mean 2.9 24.6   0.009517    230.992248
std  2.3 32.2   0.077092    230.992248
Min  0   1      0           0
Max  8   539    1           1

我有以下问题：

为什么我要获取日志并对其进行规范化，而不是只使用两种数据转换中的一种

我是否也应该记录并规范我的Y变量

在练习结束时，您如何解释我的系数？我怎样才能使商业观众能够理解它们

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非常感谢任何简单的文档参考

日志转换的一个优点是在某些情况下降低了数据的易变性。无论如何，这不是一个很好的问题。你会得到更好的答案，我建议只做一个标准化测试，不做日志，看看拟合结果是否足以达到你的目的。这个测试很容易做。您还可以绘制每个独立（X）变量与因变量（Y）的对比图，以查看是否存在明显的对数关系。这也是容易和快速执行。