正規化の値を元に戻す方法について

Question

下記のように正規化した値を元の値に戻すにはどうすればよいでしょうか？

該当のソースコード

def make_dataset():
            path="E:\\a.csv"
            df=pd.read_csv(path,index_col=0,header=0)
            yy=df[0]            
            yyy=yy.values.astype(float)
            yyy_seikika=preprocessing.minmax_scale(yyy)

            data = df.values.astype(float)
            ms = preprocessing.MinMaxScaler()
            data_seikika=ms.fit_transform(data)
            
            x.append(data_seikika)
            y.append(yyy_seikika)
    
    return np.array(x), np.array(y)

Comments

[8524ba23]

preprocessingとかいうのが未定義なようですが、どうすればいいでしょうか？

[melian]

preprocessing.minmax_scale() というのは以下でしょうか？

sklearn.preprocessing.minmax_scale
https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.preprocessing.minmax_scale.html

data と yyy も return する様にして、別途保存しておけばよいのではないでしょうか。

[jbpb0]

参考になるかも
https://teratail.com/questions/221747

Answer 1

参考
sklearn MinMaxScalerによる正規化とそれを戻す方法