python - Python/Sklearn - 反向对数变换 y 变量

Question

我是 ML 模型的新手，需要帮助。我已经使用 np.log 函数对 y 变量进行了对数转换，并得出了系数、实际值和预测值，如下所示 -

#Linear Reg fit 
from sklearn.linear_model import LinearRegression  
regressor = LinearRegression()  
regressor.fit(X_train, y_train)  

coeff_df = pd.DataFrame(regressor.coef_, X.columns, columns=['Coefficient'])  
coeff_df 

# Predictions
y_pred = regressor.predict(X_test)  
results = pd.DataFrame({'Actual': y_test, 'Predicted': y_pred})  
results 

我得到以下结果

输出系数：

X1 0.001298

X2 0.021810

X3 0.000666

实际预测

3.583519 4.916827

5.746203 7.110532

8.099251 7.573847

我希望能够对值进行反向变换，以便将实际值与原始比例的预测值进行比较，您能否建议我应该如何进行反向变换

谢谢， SV

标签： pythonscikit-learn