在R语言中,如何将预测模型得到的标准化/归一化的数值转换回原始数据范围(如0-1或均值-标准差)?
时间: 2024-11-15 10:27:17 浏览: 109
在R语言中,如果你已经对预测模型的输出进行了标准化(例如,通过`scale()`函数),想要将其转换回原数据范围(比如0-1或均值-标准差),可以按照以下步骤操作:
1. **如果使用了z-score标准化**(即每个特征的标准差为1,均值为0),你可以使用`predict()`函数的结果加上原始数据的平均值(mean),然后乘以其原始的标准差(sd)。假设`pred_scaled`是标准化后的预测结果,`mu`是原始数据的均值,`sigma`是标准差:
```r
pred_original <- pred_scaled * sigma + mu
```
2. **如果是0-1范围内的归一化**(通常是最小值为0,最大值为1),则需要找到数据集的最小值(min)和最大值(max),并进行相应的计算:
```r
min_val <- ... # 原始数据的最小值
max_val <- ... # 原始数据的最大值
pred_normalized <- (pred_scaled * (max_val - min_val)) + min_val
```
记得替换上述代码中的`...`为实际的值。
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