scaler.inverse_transform 反归一化后数值没有变化是怎么回事

Scaler.inverse_transform()方法将经过归一化处理的数据转换回原始值。如果使用Scaler.fit_transform()对数据进行归一化处理，则Scaler.inverse_transform()应该将数据恢复到原始值。如果反归一化后数值没有变化，则可能存在以下原因：

1. 数据在归一化之前已经处于相似的范围内，即归一化没有改变数值的分布。

2. 归一化的参数（如均值和标准差）不正确。可能是因为在进行归一化时使用的数据不够好，导致计算的均值和标准差不正确。

3. 反归一化的数据格式不正确。数据的格式可能需要做一些调整才能正确反归一化。

4. 反归一化方法本身存在问题。可能是因为代码存在漏洞，或者使用的库不支持正确的反归一化。

在使用Scaler.inverse_transform()时，应该确保数据以正确的格式进行归一化，并且在反归一化时指定正确的参数和方法。如果反归一化后数值没有变化，可以尝试检查以上可能存在的原因。

相关问题

解释这段代码 trainPredict = model.predict(trainX) trainPredict = scaler.inverse_transform(trainPredict) testPredict = model.predict(testX) testPredict = scaler.inverse_transform(testPredict) trainY = scaler.inverse_transform([trainY]) testY = scaler.inverse_transform([testY])

这段代码是一个用于神经网络时间序列预测的模型中的预测部分。下面对每一行代码进行解释：

1. `trainPredict = model.predict(trainX)`：使用训练数据集 `trainX` 对模型进行预测，得到预测结果 `trainPredict`。

2. `trainPredict = scaler.inverse_transform(trainPredict)`：由于在训练之前对数据进行了归一化处理，因此在得到预测结果后需要将其还原为原始的数值范围，使用 `scaler.inverse_transform()` 函数实现。

3. `testPredict = model.predict(testX)`：使用测试数据集 `testX` 对模型进行预测，得到预测结果 `testPredict`。

4. `testPredict = scaler.inverse_transform(testPredict)`：同样需要将测试数据集的预测结果还原为原始的数值范围。

5. `trainY = scaler.inverse_transform([trainY])`：同样需要将训练数据集的目标值 `trainY` 进行还原。

6. `testY = scaler.inverse_transform([testY])`：同样需要将测试数据集的目标值 `testY` 进行还原。

其中，`scaler` 是一个用于数据归一化的对象，可以使用 `sklearn.preprocessing` 库中的 `MinMaxScaler()` 函数创建。`trainX` 和 `testX` 是输入的训练数据集和测试数据集，`trainY` 和 `testY` 是训练数据集和测试数据集的目标值。`model` 是训练好的神经网络模型。

train_predict = model.predict(X_train) test_predict = model.predict(X_test) train_predict = scaler.inverse_transform(train_predict) y_train = scaler.inverse_transform([y_train]) train_predict = np.tile(train_predict, (1, 4)) #将train_predict复制4次，变为(110,4) train_predict = scaler.inverse_transform(train_predict) #进行逆归一化操作 y_train = np.tile(y_train, (1, 4)) #将y_train复制4次，变为(1, 440) y_train = scaler.inverse_transform(y_train.T) #进行逆归一化操作，并将结果reshape为(110,4) test_predict = scaler.inverse_transform(test_predict) y_test = scaler.inverse_transform([y_test])报错Traceback (most recent call last): File "C:\Users\马斌\Desktop\cnn测试\cnn改.py", line 47, in <module> train_predict = scaler.inverse_transform(train_predict) File "D:\python\python3.9.5\pythonProject\venv\lib\site-packages\sklearn\preprocessing_data.py", line 541, in inverse_transform X -= self.min_ ValueError: non-broadcastable output operand with shape (110,1) doesn't match the broadcast shape (110,4)如何修改代码

你需要将y_train的形状变为(110,4)，可以使用numpy的reshape()函数。具体修改代码如下：

train_predict = model.predict(X_train)
test_predict = model.predict(X_test)

train_predict = scaler.inverse_transform(train_predict)
y_train = scaler.inverse_transform([y_train])
train_predict = np.tile(train_predict, (1, 4)) #将train_predict复制4次，变为(110,4)
train_predict = scaler.inverse_transform(train_predict) #进行逆归一化操作

y_train = np.tile(y_train, (1, 4)) #将y_train复制4次，变为(1, 440)
y_train = scaler.inverse_transform(y_train.T) #进行逆归一化操作，并将结果reshape为(110,4)
y_train = y_train.reshape(110, 4)

test_predict = scaler.inverse_transform(test_predict)
y_test = scaler.inverse_transform([y_test])

这样修改后，y_train的形状就变为了(110,4)，可以进行逆归一化操作了。