归一化公式和反归一化公式
时间: 2023-11-05 17:05:52 浏览: 61
归一化公式和反归一化公式是在数据预处理中常用的方法,用于将数据缩放到特定的范围内,以便更好地进行训练和预测。下面是归一化公式和反归一化公式:
归一化公式:
$$x_{norm} = \frac{x - x_{min}}{x_{max} - x_{min}}$$
反归一化公式:
$$x = x_{norm} \times (x_{max} - x_{min}) + x_{min}$$
其中,$x$ 是原始数据,$x_{norm}$ 是归一化后的数据,$x_{min}$ 和 $x_{max}$ 分别是原始数据的最小值和最大值。
相关问题
数据归一化和数据反归一化公式
数据归一化是将数据缩放到特定范围内,通常是0到1之间。可以使用以下公式进行数据归一化:
$$x_{norm} = \frac{x - x_{min}}{x_{max} - x_{min}}$$
其中,$x$是原始数据,$x_{min}$和$x_{max}$分别是数据的最小值和最大值,$x_{norm}$是归一化后的数据。
数据反归一化是将归一化后的数据恢复为原始数据。可以使用以下公式进行数据反归一化:
$$x = x_{norm} \times (x_{max} - x_{min}) + x_{min}$$
其中,$x_{norm}$是归一化后的数据,$x_{min}$和$x_{max}$分别是数据的最小值和最大值,$x$是恢复后的原始数据。
minmaxscaler反归一化公式
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。