Model ölçeklendirilmiş verilerle donatıldığında tahminler yapmak için yeni gözlemler nasıl ölçeklendirilir?

Doğrusal regresyon modelinde kullanılacak veri matrisini ölçeklendirme kavramını anlıyorum. Örneğin, R'de şunları kullanabilirsiniz:

scaled.data <- scale(data, scale=TRUE)

Tek sorum, çıktı değerlerini tahmin etmek istediğim yeni gözlemler için, bunlar nasıl doğru bir şekilde ölçeklendiriliyor? Olur scaled.new <- (new - mean(data)) / std(data)mu?

Sorunuzun kısa cevabı, evet - scaled.new ifadesi doğrudur (istediğiniz sdyerine hariç std).

Ölçeğin kullanabileceğiniz isteğe bağlı argümanlar olduğunu belirtmek gerekebilir:

scaled.new <- scale(new, center = mean(data), scale = sd(data))

Ayrıca, scale (scaleed.data) tarafından döndürülen nesnenin kullanabileceğiniz sayısal merkezlemeyi ve kullanılan ölçekleri (varsa) tutan öznitelikleri vardır:

scaled.new <- scale(new, attr(scaled.data, "scaled:center"), attr(scaled.data, "scaled:scale"))

Bunun avantajı, orijinal veriler birden fazla sütuna sahip olduğunda ortaya çıkar, bu nedenle dikkate alınması gereken birden fazla araç ve / veya standart sapma vardır.