Inverser la transformation pour retrouver les valeurs originales

Inverser une transformation permet de revenir aux valeurs originales d’un jeu de données après avoir appliqué une transformation, comme la normalisation ou la standardisation. Cette opération est souvent réalisée à l’aide des méthodes inverse_transform() disponibles dans les classes comme MinMaxScaler ou StandardScaler de Scikit-learn, qui rétablissent les données dans leur échelle d’origine. Cela est particulièrement utile lorsque vous souhaitez interpréter les résultats d’un modèle ou présenter les valeurs dans leur forme initiale après avoir effectué une transformation préalable.

Fonctions :

  • scaler.inverse_transform()

    Cette fonction permet de récupérer les valeurs originales après avoir appliqué une transformation telle que la normalisation ou la standardisation. Cela peut être nécessaire lorsque vous avez transformé vos données pour les adapter à un modèle et souhaitez revenir aux valeurs originales pour des analyses ou des comparaisons.

    Importation :

    from sklearn.preprocessing import StandardScaler

    Attributs :

    Paramètre Type Description Valeur par défaut
    data_transforme numpy.ndarray, pandas.DataFrame Données transformées à l'aide d'un scaler (par exemple, StandardScaler). None
    scaler transformer object L'instance du transformateur qui a été utilisé pour transformer les données. None

    Exemple de code :

    import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# Exemple de DataFrame
data = {'col1': [10, 20, 30, 40], 'col2': [5, 15, 25, 35], 'col3': ['A', 'B', 'C', 'D']}
df = pd.DataFrame(data)

# Initialisation du StandardScaler
scaler = StandardScaler()

# Appliquer la transformation sur les colonnes 'col1' et 'col2'
df[['col1', 'col2']] = scaler.fit_transform(df[['col1', 'col2']])

# Inverser la transformation pour retrouver les valeurs originales
df[['col1', 'col2']] = scaler.inverse_transform(df[['col1', 'col2']])

# Affichage du DataFrame après inverse transformation
print(df)

    Explication du code :

    

      
 	
    1. Création du DataFrame : Un DataFrame df est créé avec trois colonnes : col1, col2, et col3. Les deux premières colonnes sont numériques, tandis que col3 contient des valeurs non numériques.
      2. 
 	
    2. Transformation des données : La méthode fit_transform() est utilisée pour standardiser les colonnes col1 et col2.
      3. 
 	
    3. Inversion de la transformation : Pour retrouver les valeurs originales de col1 et col2, nous utilisons la méthode inverse_transform() du scaler qui inverse l'opération de standardisation.
      4. 
 	
    4. Affichage : Le DataFrame après inversion montre que les colonnes col1 et col2 ont été remises dans leur état d'origine, tandis que col3 reste inchangée.
      5. 

    

    Conseils d'utilisation :
    

      
 	
    • Important : L'inversion de la transformation ne peut être effectuée que si le modèle de transformation (par exemple, StandardScaler) a été "fit" avec les données d'origine, car il utilise les statistiques (comme la moyenne et l'écart-type) pour effectuer l'inversion.
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    • Cette opération est utile après avoir appliqué une transformation comme la standardisation ou la normalisation, et lorsque vous devez interpréter les résultats dans le contexte des valeurs originales.
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    • Assurez-vous de n'utiliser inverse_transform() que sur les mêmes colonnes qui ont été transformées à l'origine, sinon les résultats peuvent être incorrects.
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