sklearn minmaxscaler移植到另一台笔记本电脑

Question

如何下​​载min_max_scaler属性以便我可以将相同的转换应用于不同笔记本中的数据？

为了完全披露，我在一台笔记本中训练了NN，并在不同的位置运行它。我很容易在第二个位置加载NN的训练权重，但我需要在将数据输入模型之前对其进行缩放。为了准确，我认为必须使用原始比例属性。

Answer 1

根据documentation，您可以使用

重新创建min max scaler所执行的操作

X_scaled = X_std

其中X是您的原始数据集。 （虽然只要你的功能范围是默认值（0,1），就不需要上面的第二行 - 你会得到from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler import pandas as pd import numpy as np # Test data set X = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 100, size=(20,4))) # Test scaler scaler = MinMaxScaler() sklearn_result = scaler.fit_transform(X) # Compute, and verify results match up to machine precision manual_result = (X - scaler.data_min_)/(scaler.data_max_ - scaler.data_min_) (sklearn_result - test).max().max() . # Is around 10e-16 ）

如果您想使用已经训练过的MaxMinScaler而不是原始数据集进行相同的计算，请考虑以下示例（再次假设功能范围保留为默认值（0,1））

CREATE TABLE records (
id int(5) NOT NULL,
value varchar(30) NOT NULL,
recorded_time timestamp(3) NOT NULL 
);