特征缩放后重新缩放，线性回归

Posted 2023-03-12

【中文标题】特征缩放后重新缩放，线性回归

【英文标题】：Rescaling after feature scaling, linear regression

【发布时间】：2014-02-05 18:38:32

【问题描述】：

似乎是一个基本问题，但我需要在使用梯度下降实现线性回归时使用特征缩放（取每个特征值，减去均值，然后除以标准差）。完成后，我希望将权重和回归线重新调整为原始数据。我只使用一个功能，加上 y 截距项。在使用缩放数据获得权重后，我将如何更改权重，以便它们应用于原始的未缩放数据？

【问题讨论】：

你的问题是......？

已编辑以使问题更清晰。

【参考方案1】：

假设您的回归是 y = W*x + b 和 x 缩放数据，原始数据是

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

其中u 和std 是x0 的平均值和标准差。但是我认为您不需要转换回数据。只需使用相同的u 和std 来缩放新的测试数据。

【讨论】：

@lennon310，很抱歉给您带来困扰，但您能直观地告诉我上述方程如何将数据还原吗？

@lennon310 你能告诉它在使用相同的u和std时如何处理新的测试数据吗？

@p.mathew13 当您重新调整系数时，您不再需要 mu 和 std，只需使用未缩放的数据来获得预测。