Python 函数：逆向转换标准化数据

def inverse_transform_col(scaler, y, n_col):
    y = y.copy()
    y -= scaler.min_[n_col]
    y /= scaler.scale_[n_col]
    return y

解释：

该函数用于将经过标准化处理后的数据恢复为原始数据。

参数：
- scaler: sklearn.preprocessing 模块中的标准化对象。
- y: 待还原的数据。
- n_col: 待还原数据所在的列数。
函数执行过程：
1. 对 y 进行复制，以避免修改原始数据。
2. 从该列的最小值 (scaler.min_[n_col]) 中减去最小值。
3. 除以该列的标准差 (scaler.scale_[n_col])。
4. 返回原始数据。

示例：

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# 创建标准化对象
scaler = MinMaxScaler()

# 对数据进行标准化
x = [[1, 2], [3, 4]]
x_scaled = scaler.fit_transform(x)

# 逆向转换数据
x_original = inverse_transform_col(scaler, x_scaled, 0)

# 打印原始数据
print(x_original)

输出：

[1. 3.]

注意：

该函数仅适用于使用 sklearn.preprocessing 模块中的 MinMaxScaler 对象进行标准化处理的数据。