首页scaler = StandardScaler()，对三维数组(n_samples, n_time_steps, n_features)转换为2维数组进行标准化，将标准化后的数组还原为3维数组

scaler = StandardScaler()，对三维数组(n_samples, n_time_steps, n_features)转换为2维数组进行标准化，将标准化后的数组还原为3维数组

时间: 2024-03-27 14:41:42 浏览: 57

使用sklearn进行对数据标准化、归一化以及将数据还原的方法

在对模型训练时，为了让模型尽快收敛，一件常做的事情就是对数据进行预处理。这里通过使用sklearn.preprocess模块进行处理。一、标准化和归一化的区别归一化其实就是标准化的一种方式，只不过归一化是将数据映射到了[0,1]这个区间中。标准化则是将数据按照比例缩放，使之放到一个特定区间中。标准化后的数据的均值＝0，标准差＝1，因而标准化的数据可正可负。二、使用sklearn进行标准化和标准化还原原理：即先求出全部数据的均值和方差，再进行计算。最后的结果均值为0，方差是1，从公式就可以看出。但是当原始数据并不符合高斯分布的话，标准化后的数据效果并不好。导入模块 fro

可以按照以下步骤将三维数组标准化为二维数组： ```python from sklearn.preprocessing import StandardScaler scaler = StandardScaler() # 假设 X 是你的 3D 数组，形状为 (n_samples, n_time_steps, n_features) n_samples, n_time_steps, n_features = X.shape # 将 X 转换为 2D 数组 X_2d = X.reshape(n_samples * n_time_steps, n_features) # 对 X_2d 进行标准化 X_2d_scaled = scaler.fit_transform(X_2d) ``` 然后，可以按照以下步骤将标准化后的二维数组还原为三维数组： ```python # 将标准化后的 2D 数组还原为原始 2D 数组 X_2d_unscaled = scaler.inverse_transform(X_2d_scaled) # 将 2D 数组转换回 3D 数组 X_unscaled = X_2d_unscaled.reshape(n_samples, n_time_steps, n_features) ``` 在还原过程中，一定要使用和标准化时一样的`scaler`进行逆变换。

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