[sklearn] [standardscaler]モデル出力の標準スケーラーを反転できますか？

Question

機能からtを予測するために、以下のように構造化されたデータをいくつか持っています。

train_df

t: time to predict
f1: feature1
f2: feature2 
f3:......

StandardScalerでtをスケーリングできるので、代わりにt'を予測してから、StandardScalerを反転してリアルタイムに戻しますか？

例えば：

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
scaler.fit(train_df['t'])
train_df['t']= scaler.transform(train_df['t'])

回帰モデルを実行し、

スコアを確認し、

!!予測されたt 'をリアルタイム値でチェックします（StandardScalerの逆）<-可能ですか？

Answer 1

うん、それは便利に呼ばれる inverse_transform 。

ドキュメントはその使用例を提供します。

Answer 2

これがサンプルコードです。ここでdataをtrain_df['colunm_name']に置き換えることができます。それが役に立てば幸い。

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
data = [[1,1], [2,3], [3,2], [1,1]]
scaler = StandardScaler()
scaler.fit(data)
scaled = scaler.transform(data)
print(scaled)

# for inverse transformation
inversed = scaler.inverse_transform(scaled)
print(inversed)