python - [sklearn][standardscaler] 我可以反转模型输出的 standardscaler 吗？

Question

我有一些数据结构如下，试图根据特征预测 t。

train_df

t: time to predict
f1: feature1
f2: feature2 
f3:......

t 是否可以使用 StandardScaler 进行缩放，所以我改为预测 t' 然后反转 StandardScaler 以返回实时？

例如:

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
scaler.fit(train_df['t'])
train_df['t']= scaler.transform(train_df['t'])

运行回归模型，

检查分数，

!!用实时值检查预测的 t'(逆 StandardScaler)<- 可能吗？

Answer 1

是的，它叫做 inverse_transform 很方便.

文档提供了它的使用示例。