代码中看到inverse_transform反归一化刚才合并的prediction。prediction[:,-1],就是把合并后的最后列给到我要反归一化的列然后打印出来,发现并不是第3列(特征3)的相关的值,很大很离谱的值。 我找了很久问题,只是理解了归一化和返归一化的维度问题,却忽略了返回一化之前要把预测的归一化数据放回原来的位置。在这...
起因参考代码[时间序列预测]基于BP、RNN、LSTM、CNN-LSTM算法多特征(多影响因素)用电负荷预测[保姆级手把手教学] 他的源代码部分:我的代码 归一化代码python ##反归一化代码Python### 引言 在数据处理和分析中,归一化(Normalization)是将数据按比例缩放,将数据映射到一个特定的范围,通常是[0, 1]或[-1, 1]...
以下是一些常用的Python反归一化代码: 1.反归一化函数 ```python def de_normalize(data, min_val, max_val): ''' 反归一化函数,将归一化的数据还原为原始数据 :param data:归一化后的数据 :param min_val:数据最小值 :param max_val:数据最大值 :return:原始数据 ''' range_val = max_val - min...
在这个公式中,我们首先将归一化后的数据乘以原始数据的范围(max_value - min_value),然后再加上原始数据的最小值(min_value)。 我们可以打印出反归一化后的数据,以查看结果。 ``` print(original_data) ``` 运行以上代码,我们将得到反归一化后的数据:[0.2 0.4 0.6 0.8]。这些数据与原始数据相同,表示反归一...
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实现这一过程。 让我们来看一个实际的例子。假设我们有一组数据,表示某个城市的气温情况,数据经过归一化处理后的范围在0到1之间。现在,我们想要将这些归一化的数据还原回原始...
反归一化需要知道原矩阵的两个参数。设原矩阵为a,归一化的过程后得到b:amin=min(a(:));amax=max(a(:));b=(a-amin)/(amax-amin);则反归一化需要知道amax和amin是多少,用一个语句可求:a=b*(amax-amin)+amin
2. tf.layers.conv2d_transpose(input, filter, kernel_size, stride, padding) # 进行反卷积操作 参数说明:input输入数据, filter特征图的个数,kernel_size卷积核的大小,stride步长, padding是否补零 3. tf.layers.batch_normalize(input, training=False) 进行归一化操作 ...
资源中包括归一化程序及对应的反归一化程序,test程序是对上述两种程序的测试样例。资源为个人编写,尊重知识产权
反归一化代码Python 引言 在数据处理和分析中,归一化(Normalization)是将数据按比例缩放,将数据映射到一个特定的范围,通常是[0, 1]或[-1, 1]之间。归一化的目的是消除不同特征之间的量纲影响,使得数据更易处理和比较。 然而,在某些情况下,我们需要对归一化后的数据进行反操作,即将数据从归一化的范围恢复到原始...
化处理,结束后还可以反化一维的,需要是行向量,如果是二维的,则按行归一化。1. [Y,PS] = mapminmax(X,Ymin,Yma 在此所说的 反 ## 1. 流程概述 为了实现,我们需要以下步骤: 1.2. ## 2.| | 4 | 数据归一化在数值计算文献中也被称为预条件处理,它在DLT(Direct Linear Transform)算法中是实质性的,而...