问题描述
我已使用以下数据规范化了我的数据：
scaler = StandardScaler()
train = scaler.fit_transform(train)
test = scaler.transform(test)
稍后，我将训练和测试集拆分为X和y：
X_train,y_train = train[:,1:21],train[:,np.shape(train)[1] - 2:]
X_test,y_test = test[:,test[:,np.shape(test)[1] - 2:]
然后我将它们传递给复杂的ML代码。
我希望能够轻松地将此代码吐出的y_test和y_pred还原为未归一化的比例（用于绘图）。
我知道，如果将y_test = scaler.inverse_transform(y_test)而不是transform()应用于y_test，则可以使用train。
我是否有解决方案？
解决方法
暂无找到可以解决该程序问题的有效方法，小编努力寻找整理中！
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