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scikit学习:如何缩小“y”预测的恢复
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<p>我试图通过波士顿住房数据集来学习<code>scikit-learn</code>和机器学习。</p> <pre><code># I splitted the initial <a href="https://www.cnpython.com/pypi/dataset" class="inner-link">dataset</a> ('housing_X' and 'housing_y') from sklearn.cross_validation import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(housing_X, housing_y, test_size=0.25, random_state=33) # I scaled those two datasets from sklearn.preprocessing import StandardScaler scalerX = StandardScaler().fit(X_train) scalery = StandardScaler().fit(y_train) X_train = scalerX.transform(X_train) y_train = scalery.transform(y_train) X_test = scalerX.transform(X_test) y_test = scalery.transform(y_test) # I created the model from sklearn import linear_model clf_sgd = linear_model.SGDRegressor(loss='squared_loss', penalty=None, random_state=42) train_and_evaluate(clf_sgd,X_train,y_train) </code></pre> <p>基于这个新模型,我试图根据第一个实例来预测<code>X_train</code>。</p> <pre><code>X_new_scaled = X_train[0] print (X_new_scaled) y_new = clf_sgd.predict(X_new_scaled) print (y_new) </code></pre> <p>然而,这个结果对我来说很奇怪(<code>1.34032174</code>,而不是房屋价格的范围)</p> <pre><code>[-0.32076092 0.35553428 -1.00966618 -0.28784917 0.87716097 1.28834383 0.4759489 -0.83034371 -0.47659648 -0.81061061 -2.49222645 0.35062335 -0.39859013] [ 1.34032174] </code></pre> <p>我想应该缩减这个<code>1.34032174</code>值,但我正在试图找出如何做到这一点却没有成功。任何小费都欢迎。非常感谢你。</p>
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匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>您可以使用<code>inverse_transform</code>使用<code>scalery</code>对象:</p> <pre><code>y_new_inverse = scalery.inverse_transform(y_new) </code></pre>
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