minmaxscaler反归一化公式
时间: 2023-10-15 10:07:04 浏览: 144
MinMaxScaler反归一化的公式如下:
原始值 = (归一化值 - min)/(max - min) *(原始数据的最大值 - 原始数据的最小值)+ 原始数据的最小值
其中,归一化值是经过MinMaxScaler归一化后的值,min和max分别是原始数据的最小值和最大值,原始数据的最大值和最小值分别是经过MinMaxScaler归一化前的最大值和最小值。
相关问题
MinMaxScaler的原理和公式
MinMaxScaler是一种数据归一化的方法,可以将数据缩放到指定的范围内,通常是[0, 1]或者[-1, 1]。其原理是对原始数据进行线性变换,使得数据落在指定的区间内,具体做法是对每个特征的数据进行如下变换:
X_std = (X - X.min(axis=0)) / (X.max(axis=0) - X.min(axis=0))
X_scaled = X_std * (max - min) + min
其中,X表示原始数据,X_std表示经过标准化后的数据,max和min分别表示指定的上下限。
公式中,(X - X.min(axis=0)) / (X.max(axis=0) - X.min(axis=0))将原始数据进行了标准化,使得每个特征的数据都落在[0, 1]的范围内;X_std * (max - min) + min将数据缩放到指定的范围内。
MinMaxScaler的优点是简单易用,能够保持数据的分布形态,缺点是对离群点比较敏感,需要进行处理。
最小最大归一化方式如何反归一化
最小最大归一化是一种常用的数据预处理方法,用于将数据缩放到指定的范围内(通常是0到1之间)。反归一化是将经过归一化处理的数据恢复到原始数据的过程。
以下是一种常见的最小最大归一化方式的反归一化方法:
1. 首先,获取原始数据的最小值(min)和最大值(max)。
2. 对于归一化后的数据,使用以下公式进行反归一化:
```
x = (x_normalized * (max - min)) + min
```
其中,x_normalized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,演示了如何使用Python进行最小最大归一化和反归一化:
```python
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
# 原始数据
data = [1, 2, 3, 4, 5]
# 创建MinMaxScaler对象
scaler = MinMaxScaler()
# 进行最小最大归一化
normalized_data = scaler.fit_transform([data])
# 反归一化
original_data = (normalized_data * (max(data) - min(data))) + min(data)
print("归一化后的数据:", normalized_data)
print("反归一化后的数据:", original_data)
```
运行以上代码,将得到以下输出:
```
归一化后的数据: [[0. 0.25 0.5 0.75 1. ]]
反归一化后的数据: [[1. 2. 3. 4. 5.]]
```
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