MinMaxScaler反向转换不同大小的数组

Question

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我有一个 Scaler：

scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))

我有一个包含9列的数据集，其中第0列是我的因变量Y，并且我使用缩放器对所有列进行处理。

当我进行预测时：

yhat = model.predict(test_X)

我希望使用相同的缩放器将值转换回正常状态，但现在我的输出只有1列，而我的缩放器有9列，这是一个问题。

所以我希望找到一种方法，可以做到像这样，获取缩放器并告诉它“使用[0]列进行反向转换来计算我的预测结果”。

是否有一种方法可以实现这一点？

或者唯一的方法是为我的Y列使用其他缩放器并使用它？

- saga56

1

使用两个单独的标量，一个用于X的8个特征，另一个用于输出y。 - elcombato

1个回答

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可以查看英文原文，
原文链接

- kerastf · Accepted Answer

您可以将新预测的y值与x值组合，获得一个9列矩阵并将其缩放回原始状态。但是，使用两个不同的MinmaxScaler实例用于x和y会更加容易，这样您就可以通过反向缩放y的比例来简单地还原预测输出。