由于维度不同，无法对特征值进行逆转换

Posted 2023-02-16

【中文标题】由于维度不同，无法对特征值进行逆转换

【英文标题】：Unable to inverse_transform the value of feature because of different dimensionality

【发布时间】：2021-06-07 06:53:39

【问题描述】：

我正在设计一个多元时间序列模型。为此，我将 5 个特征输入到 lstm 模型并尝试预测 1 个变量的输出（即其值取决于自身和其他 4 个特征）。

为此，我正在按如下方式进行特征缩放：-

#Features Scaling
`from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
 sc = MinMaxScaler(feature_range = (0,1))
 training_set_scaled = sc.fit_transform(training_set)
 print(training set scaled)`
   

输出：-

在模型的输出中，我得到的预测值为：

但是，当它试图将其逆变换为：

predicted_stock_price = sc.inverse_transform(predicted_stock_price)

我收到以下错误：-

形状为 (65,1) 的不可广播输出操作数与广播形状 (65,5) 不匹配

请帮忙。提前谢谢你:)

【参考方案1】：

问题是你使用sc 来最小-最大-缩放五个特征。因此，sc 也只能用于对特征的缩放版本（由您显示为输出）进行逆变换，这将使您返回原始特征值。 标签（模型输出）与此无关。您也可以，但不一定必须缩放您的因变量，当然不能使用相同的缩放器对象。