char для преобразования int [duplicate]

Нет вашего максимального значения теста (т. е. 10) не будет масштабироваться до 1, а до 0,1 при правильном использовании против вычисленных max и min из данных тренировки.

Это может быть достигнуто путем вызова только min_max_scaler.transform() тестовых данных. fit() или fit_transform() следует использовать только для учебных данных.

Итак, для данных обучения код такой же:

df_train_scaled = min_max_scaler.fit_transform(df_train.values)

Но для тестирования данных он становится:

df_test_scaled = min_max_scaler.transform(df_test.values)

Таким образом, MinMaxScaler будет сохраняйте значения max и min, наблюдаемые во время подгонки () на данных обучения, а затем используйте их на тестовых данных, чтобы правильно масштабировать данные.