minmaxscaler()函数 反归一化
MinMaxScaler()函数是一种数据归一化方法，也被称为最小-最大规范化。这个方法的目的是将所有数据缩放到指定范围内，通常是0和1之间。MinMaxScaler()函数是一个非常常用的数据预处理工具，可以通过将所有特征缩放到相同的比例来提高机器学习算法的性能。
```python
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from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
x = [[2, 4], [1, 3], [0, 1], [1, 2]]
幼儿舞蹈教案 scaler = MinMaxScaler()
scaler.fit(x)
x_scaled = ansform(x)
print(x_scaled)
```
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上述代码将输入数据x中的每个特征都缩放到0和1之间，并返回缩放后的数据。对于更复杂的数据，可以使用fit_transform()方法来将拟合和转换组合在一起，如下所示：
如果要反归一化（将缩放后的数据还原为原始数据），可以使用inver_transform()方法，如下所示：
x_unscaled = scaler.inver_transform(x_scaled)
这个方法将缩放后的数据x_scaled还原为原始数据x_unscaled，并返回结果。下面我们将详细讨论MinMaxScaler()函数的反归一化方法。
反归一化的公式
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要理解如何通过MinMaxScaler()函数反归一化，请先了解如何缩放数据。缩放数据最常用的方法之一是MinMaxScaler()函数，即先通过以下公式将输入x缩放到0和1之间：
$$x_{scaled}=\frac{x - x_{min}}{x_{max} - x_{min}}$$
其中x_min和x_max分别是输入数据x中的最小值和最大值。
现在，我们可以得到反归一化的公式，如下所示：
由于在缩放过程中，MinMaxScaler()函数将数据缩放到1的范围之内，因此分母为1。
盾怎么读 对于一个二维数组x，反归一化的方法是对每个特征执行上述公式，如下所示：
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```python
def inver_minmaxscaler(x_scaled, scale_factor, min_value):
return x_scaled * scale_factor + min_value
```
在上述代码中，我们实现了一个函数inver_minmaxscaler()，该函数使用缩放因数和最小值反归一化缩放后的数据。现在，我们可以将该函数应用于上面的实例，如下所示：
x = [[2, 4], [1, 3], [0, 1], [1, 2]]
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print("原始数据：", x)
print("归一化后的数据：", x_scaled)
什么是成功 print("反归一化后的数据：", x_unscaled)
```
