XGBoost 做归一化与反归一化处理 代码示例

XGBoost是一种基于决策树的集成学习算法，需要使用梯度下降和计算距离的模型要做归一化，因为不做归一化会使收敛的路径程z字型下降，导致收敛路径太慢，而且不容易找到最优解，归一化之后加快了梯度下降求最优解的速度，并有可能提高精度。下面是XGBoost做归一化与反归一化处理的代码示例：

归一化处理：

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# 假设X_train是训练集数据
scaler = MinMaxScaler()
X_train_norm = scaler.fit_transform(X_train)

反归一化处理：

# 假设X_test是测试集数据
X_test_denorm = scaler.inverse_transform(X_test_norm)

相关问题

matlab数据归一化与反归一化处理的程序

在MATLAB中，数据归一化是将数据缩放到特定范围的过程，常用的方法有最小-最大归一化和标准化。反归一化则是将归一化后的数据恢复到原始数据的过程。

以下是一个示例程序，演示了如何进行最小-最大归一化和反归一化处理：

% 原始数据
data = [1, 2, 3, 4, 5];

% 最小-最大归一化
min_val = min(data);
max_val = max(data);
normalized_data = (data - min_val) / (max_val - min_val);

% 反归一化
recovered_data = normalized_data * (max_val - min_val) + min_val;

% 输出结果
disp("归一化后的数据：");
disp(normalized_data);
disp("反归一化后的数据：");
disp(recovered_data);

运行以上代码，将得到如下输出：

归一化后的数据：
0    0.25    0.5    0.75    1

反归一化后的数据：
1    2    3    4    5

反归一化代码示例pytorch

在PyTorch中，可以使用torch.nn.BatchNorm1d、torch.nn.BatchNorm2d或torch.nn.BatchNorm3d等批归一化层来实现批归一化[^1]。下面是一个反归一化的代码示例：

import torch
import torchvision.transforms as transforms

# 假设有一个归一化的张量
normalized_tensor = torch.tensor([0.5, 0.2, 0.8])

# 创建一个反归一化的转换
transform = transforms.Normalize(mean=[-0.5, -0.2, -0.8], std=[1/0.5, 1/0.2, 1/0.8])

# 反归一化张量
denormalized_tensor = transform.denormalize(normalized_tensor)

print(denormalized_tensor)

这段代码中，我们首先创建了一个归一化的张量`normalized_tensor`，然后使用`transforms.Normalize`创建了一个反归一化的转换`transform`，其中`mean`和`std`分别表示归一化的均值和标准差。最后，我们使用`transform.denormalize`方法对归一化的张量进行反归一化操作，得到了反归一化的张量`denormalized_tensor`。