不明白PMML代码中NormContinuous字段中的"shift"和"scale"参数是干什么用的？

Question

我有一个在 STATISTICA 中训练并保存在 PMML v 3.0 中的神经网络（不是我的），我正在尝试将其重写为 keras，但我遇到了一些困难：

1）我从代码中了解到，输入数据应该归一化为0到1的区间，但我不明白"shift"和"scale"参数的目的是什么是需要的。

2）在神经网络中有一个输入参数"MRI"可以取三个值之一 '1或2或3"。对于这个参数有三个输入神经元。我明白吗正确的是，如果在输入数据中我们得到 "MRI" 的值等于 1，那么第一个神经元将收到 1，而其他两个将收到 0?

1)

<NormContinuous field="CORT_M2" shift="-1.29449838187702e-002" scale="1.61812297734628e-003">
<LinearNorm orig="8.00000000000000e+000" norm="0.000000"/>
<LinearNorm orig="6.26000000000000e+002" norm="1.000000"/>
</NormContinuous>

2)

<DataField name="MRI" optype="categorical">
<Value value="1"/>
<Value value="2"/>
<Value value="3"/>
</DataField>
...
...
<NeuralInput id="6">
<DerivedField>
<NormDiscrete field="MRI" value="1"/>
</DerivedField>
</NeuralInput>
<NeuralInput id="7">
<DerivedField>
<NormDiscrete field="MRI" value="2"/>
</DerivedField>
</NeuralInput>
<NeuralInput id="8">
<DerivedField>
<NormDiscrete field="MRI" value="3"/>
</DerivedField>
</NeuralInput>
</NeuralInputs>

Answer 1

在 PMML 3.0 中，NormContinuous 元素未指定 shift 或 scale 属性：http://dmg.org/pmml/v3-0/Transformations.html

它们一定是一些 STATISTICA 的发明。

不明白PMML代码中NormContinuous字段中的"shift"和"scale"参数是干什么用的？

I don't understand what the "shift" and "scale" parameters in the NormContinuous field in PMML code are responsible for?

python

pmml

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