如何在MinMaxScaler中使用inverse_transform作为矩阵中的列

Question

我根据列来缩放矩阵，如下所示：

scaler = MinMaxScaler(feature_range=(-1, 1))
data = np.array([[-1, 2], [-0.5, 6], [0, 10], [1, 18]])
scaler = scaler.fit(data)
data_scaled = scaler.transform(data)

data_scaled给了我以下内容：

array([[-1. , -1. ],
       [-0.5, -0.5],
       [ 0. ,  0. ],
       [ 1. ,  1. ]])

哪个是所需的输出。但是，我试图反转此矩阵的第一列的缩放，所以我尝试了以下（错误显示在每行代码下面）：

scaler.inverse_transform(data_scaled[:,1].reshape(1,-1))
Traceback (most recent call last):
  File "c:\anaconda3\lib\site-packages\IPython\core\interactiveshell.py", line 2862, in run_code
    exec(code_obj, self.user_global_ns, self.user_ns)
  File "<ipython-input-38-6316f51586e7>", line 1, in <module>
    scaler.inverse_transform(data_scaled[:,1].reshape(1,-1))
  File "c:\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\preprocessing\data.py", line 385, in inverse_transform
    X -= self.min_
ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (1,4) (2,) (1,4) 

另外，我试过了：

scaler.inverse_transform(data_scaled[:,1].reshape(-1,1))
Traceback (most recent call last):
  File "c:\anaconda3\lib\site-packages\IPython\core\interactiveshell.py", line 2862, in run_code
    exec(code_obj, self.user_global_ns, self.user_ns)
  File "<ipython-input-39-397382ddb3fd>", line 1, in <module>
    scaler.inverse_transform(data_scaled[:,1].reshape(-1,1))
  File "c:\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\preprocessing\data.py", line 385, in inverse_transform
    X -= self.min_
ValueError: non-broadcastable output operand with shape (4,1) doesn't match the broadcast shape (4,2)

那么，如何重新缩放该矩阵的第一列？

Answer 1

scaler记得你传递了一个带有两列的2D输入，并且假设传递给它的所有后续数据都具有相同数量的特征/列。

如果它只是您想要的第一列，您仍然需要使用相同数量的列传递inverse_transform输入。从结果中取出第一列并丢弃其余部分。

scaler.inverse_transform(data_scaled)[:, [0]]

array([[-1. ],
       [-0.5],
       [ 0. ],
       [ 1. ]])

这有点浪费，但是对sklearn API的限制。

Answer 2

sklearn.preprocessing.MinMaxScaler具有min_和scale _

之类的属性

https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.preprocessing.MinMaxScaler.html#sklearn.preprocessing.MinMaxScaler

您可以将该特定列的这些属性转移到新的空minmaxscaler 可以解决您的问题。

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例如：用于[？，4]数组

属性传输