我正在研究一个Kaggle机器学习项目(https:/www.kaggle.comchouse-prices-advanced-regression-techniques)，而我的目标变量是某个房子的 "SalePrice"。
绘制数据后，我可以看到我的 目标变量不呈正态分布，且具有正偏度。
所以，我（算是）将其规范化，通过 旁敲侧击
当我以后用我的回归器进行预测时，我是不是要预测销售价格的对数？在这种情况下，我应该怎么做？
是只做逆向变换就可以了，还是数学或统计学上的错误？
简短的回答：是的，你的模型会预测房价的对数，取其指数（从数学上讲）回到实际房价也没有错。
先不说统计学，如果你的训练数据取了房价的对数，你的算法并不 "知道"，只是换了一组数字而已，你的回归者也只是会拟合到不同的曲线上。
一个实际问题是，当你取你输出的指数时，你最好对预测数字的精度相当有信心。你的对数预测的房价，经过指数化之后，一个小小的差异，就可能使你的产出产生很大的差异。你的模型能够达到这样的精度吗？