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python - 如何将 sklearn MinMaxScaler() 的值转换回实际值?

转载 作者:行者123 更新时间:2023-12-05 08:32:57 24 4
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我像这样使用 sklearn MinMaxScaler()。

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

sc = MinMaxScaler()

train_sc = sc.fit_transform(train)
test_sc = sc.transform(test)

它将数据更改为范围 0-1 。在我预测之后它仍然是 0-1 的值。如何转换回实际值?

最佳答案

使用inverse_transform()在输出预测数据上。

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

data = [[-1, 2], [-0.5, 6], [0, 10], [1, 18]]
scaler = MinMaxScaler()
scaler.fit(data)

print(scaler.transform([[2, 2]]))
Out>>> [[ 1.5 0. ]]

// This is what you need
print(scaler.inverse_transform([[ 1.5 0. ]]))
Out>>> [[ 2.0 2.0]]

关于python - 如何将 sklearn MinMaxScaler() 的值转换回实际值?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/47087475/

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