scikit-learn：如何缩减 'y' 预测结果

Question

我正在尝试使用波士顿住房数据集学习 scikit-learn 和机器学习。

# I splitted the initial dataset ('housing_X' and 'housing_y')
from sklearn.cross_validation import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(housing_X, housing_y, test_size=0.25, random_state=33)

# I scaled those two datasets
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scalerX = StandardScaler().fit(X_train)
scalery = StandardScaler().fit(y_train)
X_train = scalerX.transform(X_train)
y_train = scalery.transform(y_train)
X_test = scalerX.transform(X_test)
y_test = scalery.transform(y_test)

# I created the model
from sklearn import linear_model
clf_sgd = linear_model.SGDRegressor(loss='squared_loss', penalty=None, random_state=42) 
train_and_evaluate(clf_sgd,X_train,y_train)

基于这个新模型 clf_sgd，我试图根据 X_train 的第一个实例预测 y。

X_new_scaled = X_train[0]
print (X_new_scaled)
y_new = clf_sgd.predict(X_new_scaled)
print (y_new)

然而，结果对我来说很奇怪（1.34032174，而不是20-30，房屋价格的范围）

[-0.32076092  0.35553428 -1.00966618 -0.28784917  0.87716097  1.28834383
  0.4759489  -0.83034371 -0.47659648 -0.81061061 -2.49222645  0.35062335
 -0.39859013]
[ 1.34032174]

我想这个 1.34032174 值应该缩减，但我想弄清楚如何做到这一点，但没有成功。欢迎任何提示。非常感谢。

Answer 1

您可以使用 inverse_transform 使用您的 scalery 对象：

y_new_inverse = scalery.inverse_transform(y_new)

Answer 2

比赛有点晚了：只是不要缩放你的 y。通过缩放 y 你实际上失去了你的单位。回归或损失优化实际上是由特征之间的相对差异决定的。顺便说一句，对于房价（或任何其他货币价值），通常的做法是取对数。那么你显然需要做一个 numpy.exp() 来回到实际的 dollars/euros/yens...

scikit-learn：如何缩减 'y' 预测结果

scikit-learn: how to scale back the 'y' predicted result

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