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我正在使用 scikit-learn 进行高斯过程回归建模。我的数据没有标准化。该模型总是返回 0 到 1 之间的标准差值,这与我的数据不符。有谁知道如何重新调整标准偏差值以获得实际标准偏差?

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我使用的一种方法是在 scikit-learn 中使用标准缩放器。在训练模型之前标准化您的数据集是很自然的。

过程如下:

  • 使用您的训练数据拟合缩放器(将缩放器表示为 SC)
  • 转换您的数据集(使用 SC 进行训练和测试集)
  • 使用标准化训练集训练您的 GPR 模型
  • 使用 GPR 模型预测您的归一化测试集并获得输出
  • 用 SC 对你的均值和标准输出进行逆变换

这是std_scaler 的链接

希望这会有所帮助:)

于 2021-02-04T04:24:00.937 回答