Python 代码：使用 MinMaxScaler 逆向转换标准化数据

Python 代码：使用 MinMaxScaler 逆向转换标准化数据

该函数用于将经过标准化后的数据还原成原始数据。

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

参数说明：

• scaler：保存了标准化所需的信息的对象，如最小值、最大值等。
• y：待还原的数据，一般为标准化后的数据。
• n_col：待还原数据所在的列数。

函数实现：

1. 将待还原的数据复制一份，以免修改原始数据。
2. 通过 scaler 对象获取待还原数据所在列的最小值，并将其从待还原数据中减去。
3. 通过 scaler 对象获取待还原数据所在列的缩放比例（即标准化后的数据与原始数据之间的比例关系），并将待还原数据除以该比例。
4. 返回已还原的数据。

示例代码：

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# 创建一个 MinMaxScaler 对象
scaler = MinMaxScaler()

# 标准化数据
x = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]
x_scaled = scaler.fit_transform(x)

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

# 打印结果
print(f'原始数据：{x}')
print(f'标准化数据：{x_scaled}')
print(f'还原后的数据：{x_original}')

输出结果：

原始数据：[[1, 2], [3, 4], [5, 6]]
标准化数据：[[0.  0.  ]
 [0.5 0.5]
 [1.  1.  ]]
还原后的数据：[1. 2.]