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scikit-learn - 如何在评估期间对从神经网络模型获得的预测使用 sklearn 逆变换？

我目前正在为回归目的在 pytorch 中训练一个模型（该模型由一些密集层组成）。

我在由图像和地面实况回归目标组成的数据上使用了 sklearn 的标准缩放器。数据集模块如下所示

img 是标准的 224x224 图像，pose 是姿势信息根据下面的链接，在使用逆变换之前，我需要将缩放器适合我的数据集。

https://datascience.stackexchange.com/questions/80014/notfittederror-says-this-standardscaler-instance-is-not-fitted-yet-while-using-i

那么，如何在我的预测中使用缩放器的逆变换呢？模型训练代码如下图

预测/评估代码如下

为了重复，我训练了一个模型来预测图像中的某些姿势相关信息。姿势数据已使用 StandardScaler 进行了缩放。现在我想在模型测试/评估期间撤消缩放。

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r - R（ggplot）中反双曲正弦刻度上的分位数数据标签

为了在绘图上获得更好的可见性，我在 ggplot 中将比例转换为反双曲正弦（伪负对数比例），并使用了箱形图和小提琴图。我无法为该比例的分位数添加数据标签。每当我尝试以下脚本时，显示的数字与实际分位数不匹配。如果有人可以帮助我，我将不胜感激。示例数据可在此处访问：

https://drive.google.com/file/d/1WTjiV1Q3HqlMXAjdrDSdcskc3uXxxRMt/view?usp=sharing


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