我有一个经过训练的有状态 LSTM 模型，该模型包含一段时间内的时间序列数据，但是可能会出现超出MinMaxScaler我使用过的新数据。
例如，我的训练集中的最小值是 0.8，最大值是 1.5。现在，新数据的值范围超出了这个范围，比如[0.7, 0.75, 0.7, 0.6]. 我该如何处理？我试图找到这个问题的答案，但我不确定我什么时候做一个新的预测，缩放是如何工作的。
我是否需要对MinMaxScaler我拥有的所有数据（包括新数据集）使用 ，还是我只是继续使用训练集中的缩放 MinMax 结果？
如果这是一个愚蠢的问题，我很抱歉，但我要么错过了这个，要么根本找不到它，谢谢！