我正在进行一个Kaggle机器学习项目（https://www.kaggle.com/c/house-prices-advanced-regression-techniques），我的目标变量是特定房屋的“SalePrice”。

在绘制数据后，我发现我的目标变量并未呈现正态分布，且具有正偏度

因此，我通过取对数对其进行了（某种程度的）归一化处理

当我稍后使用回归模型进行预测时，我会预测销售价格的对数吗？在这种情况下，我应该怎么做？

仅仅进行逆变换是否可以，还是在数学或统计上这是错误的？

回答：

简短回答：是的，你的模型将会预测房价的对数，从数学角度来说，对其取指数以回到实际房价是没有问题的。

暂时忘记统计学，如果你在训练数据中对房价取了对数，你的算法并不知道这一点，它只是一组不同的数字，你的回归模型将会适应一条不同的曲线。

一个实际问题是，当你对输出取指数时，你最好对预测数字的精确度非常有信心。你的对数预测房价中的微小差异，在取指数后，可能会在输出中产生较大的差异。你的模型能够达到这种精度水平吗？