“Обратное преобразование масштабированных значений: методы и примеры кода”

При работе с анализом данных или моделями машинного обучения числовые характеристики обычно масштабируются, чтобы убедиться, что они находятся в определенном диапазоне. Однако после выполнения необходимых вычислений важно обратно преобразовать эти масштабированные значения в исходный масштаб для правильной интерпретации и применения. В этой статье блога мы рассмотрим различные методы обратного преобразования масштабированных значений, а также приведем примеры кода на Python.

Метод 1: обратное преобразование с использованием минимально-максимального масштабирования.
Если исходные данные были масштабированы с использованием минимально-максного масштабирования (также известного как нормализация), для обратного преобразования масштабированных значений можно использовать следующий фрагмент кода:

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
# Assume 'scaled_data' contains the scaled values
scaler = MinMaxScaler()
scaler.fit(original_data)  # Fit the scaler on the original data
# Back transform the scaled values
back_transformed_values = scaler.inverse_transform(scaled_data)

Метод 2: обратное преобразование с использованием стандартизации.
Если исходные данные были масштабированы с использованием стандартизации, которая преобразует данные так, чтобы они имели нулевое среднее значение и единичную дисперсию, для обратного преобразования масштабированных значений можно использовать следующий фрагмент кода:

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
# Assume 'scaled_data' contains the scaled values
scaler = StandardScaler()
scaler.fit(original_data)  # Fit the scaler on the original data
# Back transform the scaled values
back_transformed_values = scaler.inverse_transform(scaled_data)

Метод 3: обратное преобразование с использованием логарифмического преобразования.
Если исходные данные были масштабированы с использованием логарифмического преобразования, обратное преобразование включает возведение масштабированных значений в степень. Вот пример фрагмента кода:

import numpy as np
# Assume 'scaled_data' contains the scaled values
back_transformed_values = np.exp(scaled_data)

Метод 4. Обратное преобразование с использованием степенного преобразования.
Если исходные данные были масштабированы с использованием степенного преобразования, например преобразования Бокса-Кокса или Йео-Джонсона, библиотека scipyпредоставляет функции для обратного преобразования масштабированных значений. Вот пример использования преобразования Бокса-Кокса:

from scipy.special import inv_boxcox
# Assume 'scaled_data' contains the scaled values
lambda_param = 0.5  # Lambda parameter used in the Box-Cox transformation
back_transformed_values = inv_boxcox(scaled_data, lambda_param)

В этой статье мы обсудили несколько методов обратного преобразования масштабированных значений. В зависимости от применяемого метода масштабирования вы можете использовать обратные преобразования, такие как масштабирование Min-Max, стандартизация, логарифмическое преобразование или степенное преобразование. Эти методы позволяют восстановить масштабированные значения до исходного масштаба, обеспечивая точную интерпретацию и применение результатов анализа данных или машинного обучения.