Pytorch Как нормализовать новые записи относительно предыдущего набора данных?

Question

Я пытаюсь построить нейронную сеть, используя pytorch. Я использую sklearn.MinMaxScaler для нормализации моего набора данных. Но как мне нормализовать новую входящую запись, которую мне нужно будет предсказать в отношении максимальных значений микса для моего набора данных?

scaler = MinMaxScaler()

scaler.fit_transform(file_x[list_of_features_to_normalize])

Answer 1

Для того, чтобы использовать sklearn.preprocessing.MinMaxScaler, вам сначала нужно fit масштабировать до значений ваших тренировочных данных. Это делается (как вы уже сделали), используя

scaler.fit_transform(file_x[list_of_features_to_normalize])

После этого fit ваш масштабируемый объект scaler имеет свои внутренние параметры (например, min_, scale_ et c.) настроен в соответствии с данными тренировки.

После завершения обучения и sh, чтобы оценить вашу модель на новых записях, вам нужно только применить scaler без , подгоняя его под новые данные:

val_t = scaler.transform(validation_data)