python反归一化后值变大

反归一化后值变大的可能原因有多种可能性，取决于所使用的反归一化方法和数据的特性。在给出具体原因之前，我需要了解一些更多的信息。请问您使用的是哪种反归一化方法？另外，您能提供一些样本数据以及反归一化之前和之后的值吗？这将有助于我更好地理解您的问题并给出准确的答案。<em>1</em><em>2</em><em>3</em>
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- *1* *2* *3* [基础学习——python 归一化、反归一化、标准化、反标准化、python输出数据显示不完全怎么解决](https://blog.csdn.net/weixin_45464524/article/details/128234291)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}} ] [.reference_item]
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相关问题

python 反归一化

反归一化是将经过归一化处理后的数据还原回原始数据的过程。在 Python 中，可以通过以下公式进行反归一化：

$$
x = x_{norm} \times (max - min) + min
$$

其中，$x_{norm}$ 是归一化后的数据，$max$ 和 $min$ 分别是原始数据的最大值和最小值。

例如，对于一个归一化后的数据 $x_{norm}=0.5$，原始数据的最大值为 $10$，最小值为 $2$，则反归一化后的数据为：

$$
x = 0.5 \times (10 - 2) + 2 = 6
$$

python反归一化代码

反归一化是将数据从归一化的范围还原到原始范围的过程。假设数据在归一化后的范围是[0, 1]，原始范围是[a, b]，那么反归一化的公式为：

X = X_norm * (b-a) + a

其中，X_norm是归一化后的数据，X是反归一化后的数据。

下面是一个示例代码：

def denormalize(X_norm, a, b):
    """
    反归一化函数
    """
    X = X_norm * (b-a) + a
    return X

其中，a、b分别是原始数据的最小值和最大值。