Лог остаточной корректировки для модели

Question

Я попытался предсказать цену жилья в Сиднее, и после получения данных я обнаружил, что цена не может быть нормализована с помощью журнала.Но я все еще продолжаю строить стимулирующую модель.Вопрос: как настроить остаток после лога?Это означает, что я думаю, что журнал сделает остаточное / ошибку больше.Спасибо

# normal distribution of train response value
log=np.log(training_data["price"])
skew = stats.skew(log)
print(skew)
k2, p = stats.normaltest(log)
alpha = 1e-3
print("p = {:g}".format(p))
if p < alpha:  # null hypothesis: x comes from a normal distribution
    print("The null hypothesis can be rejected")
else:
     print("The null hypothesis cannot be rejected")

Результат p = 4.07145e-07 Нулевая гипотеза может быть отклонена