归一化后的预测值还原matlab代码

归一化（Normalization）通常用于处理数值数据，使得它们落在特定范围内，比如0到1之间。在MATLAB中，如果你有一个需要归一化的预测值数组`y_pred`，可以使用下面的代码将其还原回原始范围：

% 假设 `y_true` 是实际值，`y_pred` 是预测值，而且你已经完成了某种形式的归一化，比如最小-最大缩放（Min-Max Scaling）

% 获取归一化前的最大值和最小值
max_y_true = max(y_true);
min_y_true = min(y_true);

% 对预测值进行还原
y_pred_recovered = (y_pred * (max_y_true - min_y_true)) + min_y_true;

% 或者，如果使用的是Z-score标准化，假设mean和std_dev分别是平均值和标准差
% mean_y_true = mean(y_true);
% std_dev_y_true = std(y_true);

% y_pred_recovered = y_pred .* std_dev_y_true + mean_y_true; % 因为Z-score已经是(0, 1)范围内的，所以这里直接加回去

请注意，你需要根据自己实际使用的归一化方式进行调整。

相关问题

数据归一化处理matlab代码

### Matlab 数据归一化处理

#### 归一化函数实现
为了将数据归一化到指定范围内，在Matlab中可以编写如下函数：

function [normalizedData, originalMin, originalMax] = normalizeData(data)
% 此函数接收原始数据data并返回其归一化版本以及最小最大值以便后续反归一化操作。

originalMin = min(min(data)); % 获取每列中的最小值
originalMax = max(max(data)); % 获取每列中的最大值
range = originalMax - originalMin;
if range == 0
    normalizedData = zeros(size(data));
else
    normalizedData = (data - originalMin) ./ range; % 应用线性变换使新范围位于[0,1]
end

此段代码实现了基本的数据归一化功能，适用于矩阵形式的数据集[^2]。

#### 反归一化过程
当完成模型预测或其他计算后可能需要恢复原来尺度上的数值，则可以通过下面的方法来进行反归一化转换：

function restoredData = denormalizeData(normalizedData, originalMin, originalMax)
% 输入参数为之前保存下来的最小最大值和已经过归一化的数据

restoredData = normalizedData .* (originalMax - originalMin) + originalMin;

这段脚本允许用户轻松地将在先前步骤中被缩放过的特征重新映射回它们原本的实际意义区间内[^4]。

#### 实际案例展示
考虑一组简单的二维坐标点作为实例来说明上述方法的应用场景：

% 创建随机样本数据
sampleData = rand(10, 2); 

disp('Original Data:');
disp(sampleData);

[normSampleData, sampleMin, sampleMax] = normalizeData(sampleData);
disp('Normalized Data:');
disp(normSampleData);

denormSampleData = denormalizeData(normSampleData, sampleMin, sampleMax);
disp('Denormalized Data:');
disp(denormSampleData);

通过执行以上命令序列，可以看到初始创建的一组伪随机数经过标准化后再还原的过程。这有助于理解整个流程的工作原理及其效果验证[^1]。

matlab归一化与反归一化

在MATLAB中，归一化是一种常用的数据处理方法，可以将不同范围和量级的数据转换为统一的标准范围。归一化通常用于数据预处理，以提高模型的训练效果和减少特征的影响。

归一化的一种常见方法是最小-最大归一化（Min-Max Normalization）。该方法通过将数据线性映射到指定的最小值和最大值之间，将原始数据的范围缩放到0到1之间。归一化的公式如下：

归一化值 = （原始值 - 最小值）/（最大值 - 最小值）

MATLAB提供了一个方便的函数“mapminmax”来实现最小-最大归一化。该函数可以根据给定的数据和指定的范围，将数据进行归一化处理。

反归一化是归一化的逆过程，用于将归一化后的数据恢复到原始的数据范围。反归一化通常用于预测结果的后处理，以便将预测结果还原到实际的数据范围中。

MATLAB也提供了相应的函数“mapminmax”，通过设置反归一化的参数，可以将归一化后的数据反转回原始的数据范围。

总结来说，MATLAB中的归一化和反归一化是一种常用的数据处理方式。归一化可以将不同范围和量级的数据转换为统一的标准范围，而反归一化则是将归一化后的数据恢复到原始的数据范围。这些方法在数据预处理和预测结果后处理中具有重要的应用价值。