sklearn反归一化代码
时间: 2023-09-25 11:16:18 浏览: 56
以下是使用sklearn对数据进行反归一化的代码示例:
假设使用MinMaxScaler进行了归一化:
```python
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
scaler = MinMaxScaler()
X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)
X_test_scaled = scaler.transform(X_test)
```
则可以使用inverse_transform方法将数据反归一化:
```python
X_train_unscaled = scaler.inverse_transform(X_train_scaled)
X_test_unscaled = scaler.inverse_transform(X_test_scaled)
```
相关问题
不能用sklearn搭建归一化,只能用numpy搭建归一化。帮我编写归一化和反归一化代码
sklearn中也提供了归一化的方法,例如MinMaxScaler和StandardScaler等。但是如果你想手动搭建归一化,可以使用numpy库来实现。
以下是一个简单的归一化和反归一化的代码示例:
```python
import numpy as np
def normalize(data):
"""
归一化函数
"""
max_val = np.max(data)
min_val = np.min(data)
return (data - min_val) / (max_val - min_val)
def denormalize(data, original_data):
"""
反归一化函数
"""
max_val = np.max(original_data)
min_val = np.min(original_data)
return data * (max_val - min_val) + min_val
```
其中,normalize函数将数据归一化到[0,1]的范围内,denormalize函数将归一化后的数据还原回原始数据。
不能用sklearn搭建归一化,只能用numpy搭建归一化。帮我编写对行归一化和对行反归一化代码
sklearn中也提供了归一化的方法,例如MinMaxScaler和StandardScaler等。但是如果你想手动搭建归一化,numpy也是可以实现的。
对于行归一化,可以使用numpy中的linalg.norm函数来计算每行的范数,然后将每个元素除以该行的范数即可实现行归一化。具体代码如下:
```python
import numpy as np
def row_normalize(X):
norms = np.linalg.norm(X, axis=1, keepdims=True)
return X / norms
```
对于对行反归一化,可以将每个元素乘以该行的范数即可实现对行反归一化。具体代码如下:
```python
def row_denormalize(X_norm, X):
norms = np.linalg.norm(X, axis=1, keepdims=True)
return X_norm * norms
```
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