X_poly_val = sc_X.transform(X_poly_val)

这行代码使用了scikit-learn库中的`transform`方法，将测试集数据`X_poly_val`进行了多项式特征转换。具体来说，`sc_X`是一个`PolynomialFeatures`类的实例对象，通过调用其`transform`方法，将测试集数据进行多项式特征转换，得到的新特征矩阵将被存储在`X_poly_val`中。这样做的目的是使测试集数据与训练集数据的特征矩阵保持一致，从而能够进行模型预测。

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X_poly_val = np.hstack((np.ones((X_poly_val.shape[0],1)),X_poly_val))

这行代码的作用是在 X_poly_val 的左侧加入一列全为 1 的向量，以便进行多项式回归。具体来说，np.ones((X_poly_val.shape[0],1)) 创建了一个形状为 (X_poly_val.shape[0],1) 的全为 1 的矩阵，表示多项式回归中的常数项，然后 np.hstack() 函数将其与 X_poly_val 水平拼接起来，得到一个新的矩阵，该矩阵的第一列为全为 1 的列向量，其余列为原始特征的多项式组合。

scaler = MinMaxScaler() X_train = scaler.fit_transform(X_train) X_val = scaler.transform(X_val) X_test = scaler.transform(X_test) y_train = scaler.fit_transform(y_train) y_val = scaler.transform(y_val) y_test = scaler.transform(y_test根据这段代码写出反归一化

假设你用的是 MinMaxScaler 进行归一化处理，反归一化的代码如下：

# 定义反归一化函数
def inverse_min_max_scaler(data, scaler):
    min_val = scaler.data_min_
    max_val = scaler.data_max_
    return data * (max_val - min_val) + min_val

# 对训练集进行反归一化处理
X_train_inverse = inverse_min_max_scaler(X_train, scaler)
y_train_inverse = inverse_min_max_scaler(y_train, scaler)

# 对验证集进行反归一化处理
X_val_inverse = inverse_min_max_scaler(X_val, scaler)
y_val_inverse = inverse_min_max_scaler(y_val, scaler)

# 对测试集进行反归一化处理
X_test_inverse = inverse_min_max_scaler(X_test, scaler)
y_test_inverse = inverse_min_max_scaler(y_test, scaler)

需要注意的是，反归一化的过程中需要传入之前用于归一化的 Scaler 对象，以便正确计算反归一化值。