MinMaxScaler还原

时间: 2024-06-17 12:06:26 浏览: 60
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sklearn：sklearn.preprocessing的MinMaxScaler简介、使用方法之详细攻略

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MinMaxScaler是一种数据预处理技术，它可以将数据特征缩放到一个指定的范围内，通常是[0,1]或[-1,1]之间。MinMaxScaler的公式为：(X - Xmin) / (Xmax - Xmin)，其中X表示原始数据，Xmin和Xmax分别是数据的最小值和最大值。MinMaxScaler还原是指将缩放后的数据恢复到原始数据的过程，它的公式为：X = X_scaled * (Xmax - Xmin) + Xmin。通过这个公式，我们可以将缩放后的数据重新映射到原始的数据空间中。
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minmaxscaler:通过将每个要素缩放到给定范围来变换要素。 scikit-learn的参考

npm i minmaxscaler 用法 const scaler = require('minmaxscaler'); const data = scaler.fit_transform([1, 3, 5, 7]); const X_test = scaler.transform([1.5, 2.3]); const X_test_inverse = scaler.inverse_...

python实现：将minmaxscaler()标准化的数据还原成原始数据

要将经过MinMaxScaler标准化后的数据还原为原始数据，可以使用下面的公式： x = (x_scaled * (max - min)) + min 其中，x_scaled是经过MinMaxScaler标准化后的数据，max和min分别是原始数据的最大值和最小值。 ...

minmaxscaler.inverse_transform和minmaxscaler.fit_transform区别

minmaxscaler.inverse_transform则是将经过归一化处理的数据还原成原始数据，适用于模型训练后的结果反归一化处理。 总结一下： - fit_transform：对训练集进行归一化处理，得到训练集的归一化数据，并返回归一...

normalizer = MinMaxScaler()

4. 可选步骤，如果需要将归一化后的数据还原回原始数据范围： python original_data = normalizer.inverse_transform(normalized_data) 这里的normalized_data是归一化后的数据集。 需要注意的是，...

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MinMaxScaler是一种数据预处理技术，用于将数据缩放到给定的范围内。在Python中，可以使用scikit-learn库中的...需要注意的是，MinMaxScaler类也有inverse_transform()方法，可以将缩放后的数据还原回原始数据。

future = ['sin(h)', 'cos(h)', 'month', 'tmwindspeed', 'pressure', 'temperature'] scaler = MinMaxScaler() # 数据归一化，由于sin和cos本来就是-1到1，不用归一化 for col in future: if col not in ['sin(h)', 'cos(h)']: dataset[col] = scaler.fit_transform(dataset[col].values.reshape(-1, 1))对数据进行归一化，后续预测结果如何还原

因此，在预测结束后，需要将预测结果还原成原始的值，可以使用inverse_transform()函数来实现。具体步骤如下： 1. 对预测结果进行反归一化处理，得到归一化前的预测结果。 python pred = model.predict(X_test)...

scaler.fit_transform(）怎么还原数据

如果你想使用scaler.fit_transform()方法...请注意，这种还原只适用于那些可以反向转换的缩放方法（例如，MinMaxScaler和StandardScaler），而对于其他方法（例如，RobustScaler），可能需要使用其他技术还原数据。

python调用库实现数据的标准化与还原

在 Python 中，可以使用 sklearn 库中的 StandardScaler 类来实现数据的标准化。首先，你需要创建一个 StandardScaler 的实例，然后调用它的 ...此外，还可以使用 MinMaxScaler 类来将数据缩放到指定的最大和最

对使用这个功能归一化的数据进行还原，给出代码

如果你使用的是sklearn的MinMaxScaler类进行归一化，你可以这样还原数据 python from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler # 假设你的数据为data scaler = MinMaxScaler() data = scaler.fit_transform...

如何对数据进行归一化处理后进行机器学习训练，并在训练后将预测结果还原回原始数据？代码是什么

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler scaler = MinMaxScaler() scaled_data = scaler.fit_transform(data) # 对原始数据进行缩放 # 进行机器学习训练 predicted_data = model.predict(scaled_data) #...

经过dataset[col] = scaler.fit_transform(dataset[col].values.reshape(-1, 1))归一化后的数据如何还原

假设scaler是使用sklearn.preprocessing中的MinMaxScaler()进行归一化处理得到的，dataset是归一化后的数据，col是需要还原的列名。则可以使用以下代码将归一化后的数据还原成原始数据： python ...

编写pytorch代码，读取一个5维的训练集，定义归一化器，对测试集进行归一化，将归一化后的数据集还原为原来的维数，调用归一化器，对验证集进行归一化

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler # 读取5维训练集 train_data = torch.randn(100, 3, 10, 10, 5) # 定义归一化器 scaler = MinMaxScaler() # 对测试集进行归一化 test_data = torch.randn(50, 3,...

""" Processing the data """ import numpy as np import pandas as pd from sklearn.preprocessing import StandardScaler, MinMaxScaler def process_data(train, test, lags): """Process data Reshape and split train\test data. # Arguments train: String, name of .csv train file. test: String, name of .csv test file. lags: integer, time lag. # Returns X_train: ndarray. y_train: ndarray. X_test: ndarray. y_test: ndarray. scaler: StandardScaler. """ attr = 'volumn' df1 = pd.read_csv(train, encoding='utf-8').fillna(0) df2 = pd.read_csv(test, encoding='utf-8').fillna(0) # scaler = StandardScaler().fit(df1[attr].values) scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)).fit(df1[attr].values.reshape(-1, 1)) flow1 = scaler.transform(df1[attr].values.reshape(-1, 1)).reshape(1, -1)[0] flow2 = scaler.transform(df2[attr].values.reshape(-1, 1)).reshape(1, -1)[0] train, test = [], [] for i in range(lags, len(flow1)): train.append(flow1[i - lags: i + 1]) for i in range(lags, len(flow2)): test.append(flow2[i - lags: i + 1]) train = np.array(train) test = np.array(test) np.random.shuffle(train) X_train = train[:, :-1] y_train = train[:, -1] X_test = test[:, :-1] y_test = test[:, -1] return X_train, y_train, X_test, y_test, scaler

这段代码主要是用来对数据进行预处理，包括数据读取...最后，将训练集和测试集随机打乱顺序，并将输入和输出分别存储到X_train、y_train、X_test和y_test中，同时返回scaler对象，以便在后续预测时对数据进行还原操作。

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense data = pd.read_csv('车辆：274序：4结果数据.csv') x = data[['车头间距', '原车道前车速度']].values y = data['本车速度'].values train_size = int(len(x) * 0.7) test_size = len(x) - train_size x_train, x_test = x[0:train_size,:], x[train_size:len(x),:] y_train, y_test = y[0:train_size], y[train_size:len(y)] from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) x_train = scaler.fit_transform(x_train) x_test = scaler.transform(x_test) model = Sequential() model.add(LSTM(50, input_shape=(2, 1))) model.add(Dense(1)) model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam') history = model.fit(x_train.reshape(-1, 2, 1), y_train, epochs=100, batch_size=32, validation_data=(x_test.reshape(-1, 2, 1), y_test)) plt.plot(history.history['loss']) plt.plot(history.history['val_loss']) plt.title('Model loss') plt.ylabel('Loss') plt.xlabel('Epoch') plt.legend(['Train', 'Test'], loc='upper right') plt.show() train_predict = model.predict(x_train.reshape(-1, 2, 1)) test_predict = model.predict(x_test.reshape(-1, 2, 1)) train_predict = scaler.inverse_transform(train_predict) train_predict = train_predict.reshape(-1, 1) y_train = scaler.inverse_transform([y_train]) test_predict = scaler.inverse_transform(test_predict) y_test = scaler.inverse_transform([y_test]) plt.plot(y_train[0], label='train') plt.plot(train_predict[:,0], label='train predict') plt.plot(y_test[0], label='test') plt.plot(test_predict[:,0], label='test predict') plt.legend() plt.show()

接下来，它将数据集分为训练集和测试集，并使用MinMaxScaler进行归一化处理。然后，它使用Sequential模型创建了一个LSTM层和一个Dense层的神经网络模型，并使用均方误差作为损失函数和Adam优化器进行训练。训练过程...
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