使用numpy.clip从自定义规范化功能取消数据标准化

编程问答 2022-08-14

问题描述

我的值介于[0; 2e6]。在运行模型之前，我会使用np.clip（）函数通过自定义函数对其进行标准化。 我的目标是将这些数据设置为[-1; 1] 

def custom_norm(x,low_clip,high_clip):
    cross_section = 1e6
    delta = 4e5

    return np.clip((x - cross_section) / delta,high_clip)`

横截面实际上是中间值，而增量帮助我保持准确。 我使用low_clip和high_clip参数分别为-1和1。

但是我不知道如何在以后对它们进行非规范化。

PS：我也尝试了Scikitlearn的minmaxScaler，它可以工作，但是效率较低。

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有什么想法可以处理clip函数的逆函数吗？

谢谢

解决方法

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