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scale = MinMaxScaler().fit(dat)解释代码

时间: 2024-05-28 14:10:36 浏览: 39

VDSR超分模型最优性能权重文件（PSNR scale=2为37.65，scale=3为33.77，scale=4为31.45）

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PSNR的值比原论文中还要好。资源对应文章：https://blog.csdn.net/qq_36584673/article/details/136625210 VDSR模型性能最优权重文件（PSNR scale=2为37.65，scale=3为33.77，scale=4为31.45） VDSR模型性能最优权重文件（PSNR scale=2为37.65，scale=3为33.77，scale=4为31.45） VDSR模型性能最优权重文件（PSNR scale=2为37.65，scale=3为33.77，scale=4为31.45） VDSR模型性能最优权重文件（PSNR scale=2为37.65，scale=3为33.77，scale=4为31.45） VDSR模型性能最优权重文件（PSNR scale=2为37.65，scale=3为33.77，scale=4为31.45） VDSR模型性能最优权重文件（PSNR scale=2为37.65，scale=3为33.77，scale=4为31.45） VDSR模型性能最优权重文件（PSNR scal

这段代码使用了`sklearn`中的`MinMaxScaler`类，它实现了将数据按照最小值和最大值进行缩放的功能。具体来说，`fit(dat)`方法会计算出数据集`dat`中每个特征的最小值和最大值，这些值会在后续的`transform`方法中用到。然后，`transform(dat)`方法会将`dat`中的每个特征都按照下面的公式进行缩放： $$X'=\frac{X-X_{min}}{X_{max}-X_{min}}$$ 其中，$X$是原始数据，$X'$是缩放后的数据，$X_{min}$和$X_{max}$分别是该特征的最小值和最大值。这样缩放后，每个特征的值都会被缩放到$[0,1]$的范围内。这种缩放方法可以避免某些特征对模型的影响过大，同时也可以加快模型的收敛速度。

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