MinMaxScaler归一化后，如何反归一化

在使用MinMaxScaler进行归一化后，如果需要将数据反归一化，可以使用inverse_transform()方法。该方法可以将归一化后的数据转换为原始数据。以下是一个简单的示例代码：

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
import numpy as np

# 创建一个MinMaxScaler对象
scaler = MinMaxScaler()

# 创建一个示例数据集
data = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])

# 对数据进行归一化
scaled_data = scaler.fit_transform(data)

# 将归一化后的数据转换为原始数据
original_data = scaler.inverse_transform(scaled_data)

print("原始数据：\n", data)
print("归一化后的数据：\n", scaled_data)
print("反归一化后的数据：\n", original_data)

在上面的代码中，我们首先创建了一个MinMaxScaler对象，并使用fit_transform()方法对数据进行归一化。然后，我们使用inverse_transform()方法将归一化后的数据转换为原始数据。最后，我们打印出原始数据、归一化后的数据和反归一化后的数据。

相关问题

minmaxscaler归一化与反归一化代码

使用`sklearn.preprocessing`库中的`MinMaxScaler`类可以实现数据的归一化和反归一化。下面是一个示例代码：

归一化代码：

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
import numpy as np

# 假设有一个数据集 X，需要进行归一化
X = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])

# 实例化一个 MinMaxScaler 对象
scaler = MinMaxScaler()

# 对数据集 X 进行归一化
X_norm = scaler.fit_transform(X)

# 输出归一化后的结果
print(X_norm)

反归一化代码：

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
import numpy as np

# 假设有一个归一化后的数据集 X_norm，需要进行反归一化
X_norm = np.array([[0, 0], [0.5, 0.5], [1, 1]])

# 实例化一个 MinMaxScaler 对象
scaler = MinMaxScaler()

# 对归一化后的数据 X_norm 进行反归一化
X_denorm = scaler.inverse_transform(X_norm)

# 输出反归一化后的结果
print(X_denorm)

在归一化代码中，首先将原始数据集`X`转化为`numpy`数组，然后实例化一个`MinMaxScaler`对象，调用`fit_transform`方法对数据进行归一化，最后输出归一化后的结果。

在反归一化代码中，首先将归一化后的数据集`X_norm`转化为`numpy`数组，然后实例化一个`MinMaxScaler`对象，调用`inverse_transform`方法对数据进行反归一化，最后输出反归一化后的结果。

需要注意的是，反归一化时的`MinMaxScaler`对象必须是使用相同的参数进行实例化的，否则反归一化的结果可能不正确。

MinMaxScaler归一化反归一化

### 使用 `MinMaxScaler` 进行数据归一化和反归一化

#### 数据归一化过程

为了执行数据的归一化，可以利用 `sklearn.preprocessing.MinMaxScaler` 类。此工具能够将特征按列线性变换到指定范围内，默认情况下是 `[0, 1]`。

下面是一个具体的例子来展示如何应用 `MinMaxScaler` 对数据集进行归一化：

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

def minmax_normalization():
    ''' 归一化并保存转换器用于后续反向转换 '''
    
    # 加载数据
    data = pd.read_csv('./database/dating.txt', sep='\t')
    print("原始数据:\n", data)

    # 创建 MinMaxScaler 的实例对象
    scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
    
    # 应用 fit_transform 方法对选定的数据列做归一化处理
    scaled_data = scaler.fit_transform(data[['milage','Liters','Consumtime']])
    print('Min-Max归一化后的结果：\n', scaled_data)
    
    return scaler, scaled_data

scaler, normalized_data = minmax_normalization()

#### 数据反归一化过程

当需要恢复经过归一化的数值回原来的尺度时，则可以通过调用已经训练好的 `MinMaxScaler` 实例上的 `.inverse_transform()` 函数实现这一目标。这允许用户获取原本未被缩放过的实际值。

下面是关于怎样完成这个逆操作的例子：

def reverse_minmax(scaler, transformed_data):
    ''' 将已归一化的数据还原成原样 '''

    # 利用之前存储下来的 scaler 来反转归一化
    original_data = scaler.inverse_transform(transformed_data)
    print('反归一化后的结果：\n', original_data)
    
reverse_minmax(scaler, normalized_data)

通过上述两部分代码，可以看到完整的流程是从加载数据开始，接着创建一个 `MinMaxScaler` 并对其进行拟合以及转换；最后再基于同一个 `MinMaxScaler` 完成了从归一化状态返回至初始状态的操作[^1]。