为了供给我的生成神经网络，我需要将一些数据标准化在 -1 和 1 之间。
我使用 Sklearn 的 MinMaxScaler 进行此操作，效果非常好。
现在，我的生成器将输出 -1 到 1 之间的数据。
如何恢复MinMaxScaler以获取真实数据？
最佳答案
让我们从定义 pandas 数据框开始:
cols = ['A', 'B']
data = pd.DataFrame(np.array([[2,3],[1.02,1.2],[0.5,0.3]]),columns=cols)
我们使用 MinMaxScaler 缩放数据
scaler = preprocessing.MinMaxScaler(feature_range = (0,1))
scaled_data = scaler.fit_transform(data[cols])
现在，要反转变换，您应该调用逆变换:
scaler.inverse_transform(scaled_data)
关于machine-learning - 从 scikit_learn 反转 MinMaxScaler，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/41551165/