我的环境是python3.6+tensorflow2.4.0+keras2.4.3,另外一个python3.8+tensorflow2.4.0+keras2.4.3也能用。 2.无效尝试 1)[使用MinMaxScaler 中scaler.inverse_transform不能返回原来数据的原因] 1. 2)还有训练是.fit_transform,测试改为.transform,没有用。 3.demo理解反归一化 sklearn MinMaxScaler对某一个特征...
前言 1、最大值归一化、反归一化 2、线性函数归一化、反归一化 3、均值方差标准化、反标准化 4、torchvision框架 transform 5、python输出数据显示不完全怎么解决 6、总程序 总结 前言 # 我这里用的数据类型为tensor # 如果你是numpy ,可以把程序里所有的torch改为np import torch import numpy as np import c...
scaler1.fit(x_train)scaler2.fit(y_train)# 对训练数据进行归一化 x_train_norm=scaler1.transform(x_train)y_train_norm=scaler2.transform(y_train.reshape(-1,1))# 对测试数据进行归一化 x_test_norm=scaler1.transform(x_test)y_test_norm=scaler2.transform(y_test.reshape(-1,1))print(x_train...
立即体验 在Python中,pandas是一个非常强大的数据处理库。它提供了多种数据处理功能,包括数据清洗、数据转换、数据分析和可视化等。在数据预处理过程中,归一化和反归一化是非常重要的步骤。通过归一化,我们可以将数据缩放到特定的范围(如0-1),消除数据规模的影响,使不同的特征具有可比性。反归一化则是将归一化后的...
将特征缩放至特定区间 将特征缩放到给定的最小值和最大值之间,或者也可以将每个特征的最大绝对值转换至单位大小。这种方法是对原始数据的线性变换,将数据归一到[0,1]中间。转换函数为:
在Python中,反归一化的过程与归一化的过程相反。我们需要使用归一化时使用的参数来进行反向计算。具体而言,我们需要知道原始数据的最小值和最大值,以及归一化后的数据。下面是一个简单的示例,演示了如何使用Python进行反归一化。 假设我们有一个数组data,其中包含了一些归一化后的数据。我们还有原始数据的最小值min_...
python反归一化代码 Python反归一化代码 在数据处理和机器学习领域,归一化是一种常见的数据预处理技术,它将数据缩放到一个特定的范围内,以便更好地适应模型的训练和预测过程。然而,在某些情况下,我们需要将经过归一化处理的数据还原回原始的数据范围,这就是反归一化的过程。在Python中,我们可以通过一些简单的代码来...
MinMaxScaler()函数是一种数据归一化方法,也被称为最小-最大规范化。这个方法的目的是将所有数据缩放到指定范围内,通常是0和1之间。MinMaxScaler()函数是一个非常常用的数据预处理工具,可以通过将所有特征缩放到相同的比例来提高机器学习算法的性能。 ```python from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler x = [...
预测场景下时对测试集的特征进行归一化，参数就是上面提到的训练集归一化参数。然后模型输出预测结果，再...