unscaled_label = scaler.inverse_transform(np_label) unscaled_out = scaler.inverse_transform(np_out)
时间: 2024-04-26 08:27:07 浏览: 9
这段代码用于将模型的输出结果和实际标签从归一化的形式转换回原始的数值形式,具体流程如下:
1. 首先,使用 `scaler.inverse_transform` 函数将 NumPy 数组 `np_label` 转换为原始数值形式,得到未经归一化的标签数据 `unscaled_label`。
2. 接着,使用同样的方式将 NumPy 数组 `np_out` 转换为未经归一化的模型输出结果 `unscaled_out`。
3. 最后,返回 `unscaled_label` 和 `unscaled_out`,用于后续生成评估报告。
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D:\地震\PEERNGARecords_Unscaled\_SearchResults.csv作为文件目录怎么填写进去
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scaler = StandardScaler(),对三维数组(n_samples, n_time_steps, n_features)转换为2维数组进行标准化,还原为3维数组
可以通过以下方式将三维数组标准化为二维数组:
```python
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
# assume X is your 3D array with shape (n_samples, n_time_steps, n_features)
n_samples, n_time_steps, n_features = X.shape
# reshape X to 2D array
X_2d = X.reshape(n_samples * n_time_steps, n_features)
# standardize X_2d
X_2d_scaled = scaler.fit_transform(X_2d)
```
然后,可以通过以下方式将二维数组还原为三维数组:
```python
# inverse transform to get the original 2D array
X_2d_unscaled = scaler.inverse_transform(X_2d_scaled)
# reshape to the original 3D array
X_unscaled = X_2d_unscaled.reshape(n_samples, n_time_steps, n_features)
```
注意,在还原过程中,一定要使用和标准化时一样的`scaler`进行逆变换。