machine-learning - 特徴スケーリング後の再スケーリング、線形回帰

Question

基本的な質問のように思えますが、勾配降下法を使用した線形回帰の実装では、機能スケーリング (各機能値を取得し、平均を減算してから標準偏差で割る) を使用する必要があります。作業が終わったら、重みと回帰直線を元のデータに再スケーリングしたいと思います。私は 1 つの機能と y 切片の項のみを使用しています。スケーリングされたデータを使用して重みを取得した後、元のスケーリングされていないデータに適用されるように、重みを変更するにはどうすればよいですか?

Answer 1

あなたの回帰がy = W*x + bスケーリングxされたデータであり、元のデータであるとします

y = W/std * x0 + b - u/std * W

ここでu、 とstdは の平均値と標準偏差ですx0。それでも、データを元に戻す必要はないと思います。同じものを使用してu、std新しいテスト データをスケーリングします。