対数変換

前の演習ではデータを線形にスケーリングしましたが、これはデータの形状には影響しません。データが正規分布（もしくはそれに近い分布）している場合には非常に有効で、多くのMachine Learningモデルがこの仮定を置きます。たとえば集団の身長や体重のように、正規性に近いデータを扱うこともあります。一方で、現実世界の多くの変数はこのパターンに従いません。たとえば賃金や集団の年齢などです。この演習では、so_numeric_df の ConvertedSalary 列に対してログ変換を行います。この列は小さな値の近くに多くのデータが集中している一方で、非常に大きな値も含みます。このような分布は右裾が長い（ロングテール）と言われます。