Изменение масштаба после масштабирования функции, линейная регрессия

Question

Похоже, что основной вопрос, но мне нужно использовать масштабирование функции (принять каждое значение функции, вычесть среднее значение, а затем делить на стандартное отклонение) в моей реализации линейной регрессии с градиентным спуском. После того, как я закончу, я хотел бы, чтобы линии весов и регрессии были переработаны с исходными данными. Я использую только одну функцию, плюс термин y-intercept. Как изменить вес, после того, как я получу их с использованием масштабированных данных, чтобы они применимы к исходным немасштабированным данным?

Answer 1

Предположит, регрессия y = W*x + b с x масштабированных данных с исходными данными является

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

u где и std представляют собой среднее значение и стандартное отклонение x0. Но я не думаю, что вам нужно преобразовать данные. Просто используйте те же u и std, чтобы масштабировать новые тестовые данные.