standardscaler 训练集和测试集归一化与反归一化的代码程序
时间: 2023-11-09 11:06:38 浏览: 39
下面是使用StandardScaler对训练集和测试集进行归一化和反归一化的代码程序:
```python
# 导入必要的库
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
# 假设训练集为X_train,测试集为X_test
# 对训练集进行归一化
scaler = StandardScaler()
X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)
# 对测试集进行归一化
X_test_scaled = scaler.transform(X_test)
# 对归一化后的训练集进行反归一化
X_train_unscaled = scaler.inverse_transform(X_train_scaled)
# 对归一化后的测试集进行反归一化
X_test_unscaled = scaler.inverse_transform(X_test_scaled)
```
其中,`StandardScaler`是用于标准化数据的类,`fit_transform`方法用于对训练集进行归一化,`transform`方法用于对测试集进行归一化,`inverse_transform`方法用于对归一化后的数据进行反归一化。
相关问题
python 中如何对训练集和测试集归一化进行归一化
在 Python 中,可以使用 scikit-learn 库中的 StandardScaler 类对训练集和测试集进行归一化。具体步骤如下:
1. 导入 StandardScaler 类:`from sklearn.preprocessing import StandardScaler`
2. 创建 StandardScaler 对象:`scaler = StandardScaler()`
3. 对训练集进行拟合和转换:`X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)`
4. 对测试集进行转换:`X_test_scaled = scaler.transform(X_test)`
其中,X_train 和 X_test 分别为训练集和测试集的特征矩阵。
编写pytorch代码,在StandardScaler上对训练集进行归一化, 计算相同的均差和标准差,对测试集进行transform操作,使用相同的均值和标准差对测试集归一化
好的,以下是对训练集进行归一化的PyTorch代码:
```python
import torch
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
# 构造训练集数据
train_data = torch.randn(1000, 10)
# 使用sklearn中的StandardScaler对训练集进行归一化
scaler = StandardScaler()
train_data_normalized = scaler.fit_transform(train_data)
# 计算均值和标准差
mean = torch.mean(torch.from_numpy(scaler.mean_))
std = torch.mean(torch.from_numpy(scaler.scale_))
# 将归一化后的训练集转为Tensor
train_data_normalized = torch.from_numpy(train_data_normalized)
# 对测试集进行归一化
test_data = torch.randn(200, 10)
test_data_normalized = (test_data - mean) / std
```
以上代码中,首先构造了一个随机的1000x10的矩阵作为训练集数据。然后使用sklearn中的StandardScaler对训练集进行归一化,得到归一化后的训练集数据train_data_normalized。接着计算了均值mean和标准差std。最后将训练集数据转为Tensor,并使用计算得到的均值和标准差对测试集进行归一化,得到归一化后的测试集数据test_data_normalized。