Saya menggunakan minix scaler untuk data saya ... tapi saya ingin mendapatkan data yang diprediksi (output) tidak normal. Saya ingin mendapatkan output dengan nilai asli bukan nilai normal .. ada yang bisa membantu saya ...

Kode saya untuk data yang dinormalisasi:

scaler = MinMaxScaler()
scaler_X = MinMaxScaler()
scaler_Y = MinMaxScaler()
# fit_transform for training data:
X_train = scaler_X.fit_transform(train.values[:,1:])
y_train = scaler_Y.fit_transform(train.values[:,:1])
# only transform for test (unseen) data:
X_test = scaler_X.transform(test.values[:,1:])
y_test = scaler_Y.transform(test.values[:,:1])
-1
sera 5 April 2021, 15:13

2 jawaban

Jawaban Terbaik

Anda dapat menggunakan inverse_transform dengan objek min-max scaler yang sesuai.

scaler_Y.inverse_transform(data)
1
Akshay Sehgal 5 April 2021, 12:23

Apakah Anda perlu menormalkan nilai-nilai target y juga? yang terbaik mungkin Anda hanya menormalkan nilai X Anda dan model yang dipelajari untuk memprediksi label yang tidak normal dari input yang dinormalisasi. Jadi, Anda tidak harus konversi dalam waktu prediksi. Tentu saja, x_test harus dinormalisasi juga.

Normalisasi membantu karena memecahkan masalah seperti gradien meledak dan perbedaan skala antara berbagai fitur. Menormalkan nilai target adalah sebagian besar waktu tidak neccessary

1
Berkay Berabi 5 April 2021, 12:19