[sklearn] inverse_transform

inverse_transform 

inverse_transform 함수는 데이터 변환 작업에서 변환된 데이터를 원래의 형태로 되돌리는 역변환 작업을 수행하는 함수입니다. 이 함수는 주로 머신 러닝 모델에서 입력 데이터를 변환하여 모델 학습 또는 예측을 수행한 후, 변환된 결과를 원래의 형태로 복원할 때 사용됩니다. 이를 통해 모델의 예측 결과를 해석하거나, 분석을 수행하거나, 시각화 등의 작업을 수행할 수 있습니다.

일반적으로 데이터 변환 과정에서는 데이터의 크기 조정, 정규화, 카테고리 값을 숫자로 매핑 등 다양한 변환이 이루어질 수 있습니다. 이러한 변환은 데이터의 특성에 따라 다르게 적용되며, 모델 학습 또는 예측에 도움을 주는 역할을 합니다. 하지만 모델의 예측 결과를 실제 의미 있는 정보로 복원하기 위해서는 이러한 변환을 역으로 적용해야 합니다. 이 때 inverse_transform 함수를 사용합니다.

inverse_transform 함수의 일반적인 사용은 다음과 같습니다

transformed_data = transformer.transform(original_data)
# 모델 학습 또는 예측 수행 후, 변환된 데이터 저장

restored_data = transformer.inverse_transform(transformed_data)
# 변환된 데이터를 원래 형태로 복원

여기서 transformer는 변환기(transformer) 객체를 나타내며, 이 객체는 데이터를 변환하고 역변환하는 데 필요한 메서드를 제공합니다. 변환기의 종류에 따라 transform 및 inverse_transform 메서드의 구체적인 동작은 다를 수 있습니다.

예를 들어, 데이터의 특성을 평균과 표준편차를 사용하여 정규화한 경우, transform 과정에서 평균과 표준편차를 사용하여 데이터를 변환하며, inverse_transform 과정에서는 역으로 평균과 표준편차를 사용하여 변환된 데이터를 원래 형태로 복원합니다.

주의할 점은 모든 변환 과정이 역변환이 가능한 형태로 수행되어야만 inverse_transform을 통해 원래 데이터를 복원할 수 있다는 것입니다. 따라서 사용하는 변환 과정을 정확하게 기록하고 역변환이 가능한 방식으로 수행해야 합니다.

예제

예제로는 Scikit-learn의 StandardScaler 클래스를 사용하여 데이터를 정규화하고 역변환하는 과정을 살펴보겠습니다.

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 원본 데이터 생성
original_data = [[1.0, 2.0],
                 [2.0, 3.0],
                 [3.0, 4.0]]

# StandardScaler 객체 생성 및 데이터 학습
scaler = StandardScaler()
scaler.fit(original_data)

# 데이터 변환
transformed_data = scaler.transform(original_data)
print("Transformed data:")
print(transformed_data)

# 역변환 수행
restored_data = scaler.inverse_transform(transformed_data)
print("\nRestored data:")
print(restored_data)

위 코드에서는 original_data를 생성한 후, StandardScaler 클래스를 사용하여 데이터를 정규화하고 역변환하는 과정을 보여줍니다.

fit: 먼저 scaler 객체를 사용하여 original_data에 대해 평균과 표준편차를 계산하여 학습합니다.
transform: 학습된 정보를 바탕으로 original_data를 정규화하여 transformed_data를 얻습니다.
inverse_transform: 변환된 데이터 transformed_data를 역변환하여 원래의 형태로 복원한 restored_data를 얻습니다.
이 예제를 실행하면, 정규화된 데이터를 역변환하여 원래 데이터로 복원하는 과정을 확인할 수 있을 것입니다.

해당 게시글은 ChatGPT의 도움을 받아 작성되었습니다.