如何将 sklearn MinMaxScaler() 的值转换回实际值

Question

我像这样使用 sklearn MinMaxScaler（）。

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
sc = MinMaxScaler()
train_sc = sc.fit_transform(train)
test_sc = sc.transform(test)

它将数据更改为范围 0-1 。在我已经预测之后，它仍然是值 0-1。如何转换回实际价值？

Answer 1

对输出预测数据使用 inverse_transform()。

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
data = [[-1, 2], [-0.5, 6], [0, 10], [1, 18]]
scaler = MinMaxScaler()
scaler.fit(data)    
print(scaler.transform([[2, 2]]))
Out>>> [[ 1.5  0. ]]
// This is what you need
print(scaler.inverse_transform([[ 1.5  0. ]]))
Out>>> [[ 2.0  2.0]]