`inverse_transform`方法则是它们的逆运算,用于将转换后的数据重新转换为原始数据。 使用`inverse_transform`方法的步骤如下: 1.创建一个适当的`scikit-learn`变换器的实例。 2.调用`fit`方法对变换器进行训练。 3.使用`transform`方法将数据进行转换。 4.使用`inverse_transform`方法将转换后的数据重新转换为原始...
本文简要介绍python语言中 sklearn.preprocessing.PowerTransformer.inverse_transform 的用法。 用法: inverse_transform(X)使用拟合的 lambda 应用逆功率变换。Box-Cox 变换的逆由下式给出:if lambda_ == 0: X = exp(X_trans) else: X = (X_trans * lambda_ + 1) ** (1 / lambda_)Yeo-Johnson 变换的...
人脸识别是最容易的,用来探索 inverse_ transform功能的数据。我们先调用一组人脸数据X(m,n),对人脸图像进行绘制,然后我们对人脸数据进行降维得到x_dr,之后再使用inverse_transform(x_dr)返回一个inverse(m,n)并对这个新矩阵中的人脸图像也进行绘制。...
将我的数据拟合成 X = 我的数据后pca = PCA(n_components=1)pca.fit(X)X_pca = pca.fit_transform(X)现在 X_pca 有一个维度。当我按定义执行逆变换时,它不应该返回原始数据,即X,二维数组吗?当我做X_ori = pca.inverse_transform(X_pca)我得到相同的尺寸但不同的数字。此外,如果我同时绘制 X 和 ...
如果需要,可以使用inverse_transform方法将编码后的标签重新转化为原始标签: 代码语言:txt 复制 original_labels = le.inverse_transform(encoded_labels) 在上述步骤中,LabelEncoder会将标签按照字母顺序进行编码,其中每个唯一的标签值都将被映射为一个整数值。
4 重要接口inverse_transform 4.1 迷你案例:用人脸识别看PCA降维后的信息保存量 1. 导入需要的库和模块(与3.3节中步骤一致) fromsklearn.datasetsimportfetch_lfw_peoplefromsklearn.decompositionimportPCAimportmatplotlib.pyplot as pltimportnumpy as np
可以明显看出,这两组数据可视化后,由降维后再通过inverse_transform转换回原维度的数据画出的图像和原数据画的图像大致相似,但原数据的图像明显更加清晰。这说明,inverse_transform并没有实现数据的完全逆转。 这是因为,在降维的时候,部分信息已经被舍弃了,X_dr中往往不会包含原数据100%的信息,所以在逆转的时候,即便...
7 x_std = scaler.transform(data) #通过接口导出结果 8 x_std.mean() #导出的结果是一个数组,用mean()查看均值 9 x_std.std() #用std()查看方差 10 scaler.fit_transform(data) #使用fit_transform(data)一步达成结果 11 scaler.inverse_transform(x_std) #使用inverse_transform逆转标准化 ...
transform(X) 将数据 X 转换成降维后的数据,用训练好的 PCA模型对新的数据集进行降维。 inverse_transform() 将降维后的数据转换成原始数据 3.2 decomposition.PCA 使用例程 fromsklearn.decompositionimportPCA# 导入 sklearn.decomposition.PCA 类 importnumpyasnp# Youcans, XUPT ...
简介:sklearn:sklearn.preprocessing.StandardScaler函数的fit_transform、transform、inverse_transform简介、使用方法之详细攻略 标准化/归一化的数学原理及其代码实现 参考文章:ML之FE:数据处理—特征工程之特征三化(标准化【四大数据类型(数值型/类别型/字符串型/时间型)】、归一化、向量化)简介、代码实现、案例应用之...