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我不确定我是否正确地对数据进行了反规范化。我有一个输出变量和几个输入变量。我正在使用 RSNNS package 对它们进行标准化.假设 x
是一个输入矩阵 (N
xM
),其中 N
行中的每一行都是一个具有 M
特征。 y
是一个向量 (N
) 和相应的答案。
nx <- normalizeData(x, type='0_1')
之后,一些数据用于制作模型,一些用于预测。假设 pred.ny
是预测值。这些值已标准化。
pred.y <- denormalizeData(pred.ny, getNormParameters(nx))
这是正确的吗?它是如何工作的?很明显,对于一个输入,它可以使用之前用于归一化的最小值和最大值。但是,如果每个输入都使用自己的最小值和最大值分别归一化,它会如何工作?
更新这是一个玩具示例,其中“0_1”看起来比“norm”好。 'norm' 会产生巨大的训练错误和几乎恒定的预测。
x <- runif(1020, 1, 5000)
y <- sqrt(x)
nx <- normalizeData(x, type='0_1')
ny <- normalizeData(y, type='0_1')
model <- mlp(nx[1:1000], ny[1:1000], size = 1)
plotIterativeError(model)
npy <- predict(model, matrix(nx[1001:1020], ncol=1))
py <- denormalizeData(npy, getNormParameters(ny))
print(cbind(y[1001:1020], py))
最佳答案
这里有两件事:
对于第 1 部分,您已决定规范化数据。所以神经网络适用于归一化数据。所以你已经训练了神经网络
就您的原始输入和输出而言,您经过训练的机器现在看起来像这样:
请注意 fX(X) 和 fy,因此 fy-1 是在训练集上定义。
所以在 R 中你可能会写这样的东西来获取训练数据并将其标准化,前 100 行
tx <- x[1:100,]
ntx <- normalizeData(tx, type='0_1')
ty <- y[1:100]
nty <- normalizeData(ty, type='0_1')
和类似的东西去规范化预测结果
pred.y <- denormalizeData(pred.ny, getNormParameters(nty))
# nty (or ny) not nx here
我有点担心的是,我更愿意使用我用于训练的相同变换 fX 来规范化预测中使用的特征,但查看 RSNNS documentation该设施似乎不存在(但是,您自己编写它很容易)。使用整个 X 矩阵(即包括训练数据)对预测特征进行归一化可能没问题。 (我还可以看到,使用 RSNNS 提供的默认 z 分数标准化可能比您使用的“0_1”选择更可取。)
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