LSTMでデータを0-1の値にスケーリング

KerasでLSTMを構築する際はデータを0-1の値にスケーリングした方が結果が安定
但し、データをすべて用いてスケーリングすると、
訓練データにテストデータの情報が混入する事になる

データの最大値が1、最小値が0になるように加工する。
例えば訓練データに1に近い値がない場合には、
テストデータに最大値があるという事になる

訓練データを基準にデータ訓練データのスケーリングするには

# データのスケーリング
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
#trainに入っているデータを基準にスケーリングすることを定義
scaler_train = scaler.fit(train)
#trainデータのスケーリング
train = scaler_train.transform(train)
#testデータのスケーリング
test = scaler_train.transform(test)

# データのスケーリング

scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))

#trainに入っているデータを基準にスケーリングすることを定義

scaler_train = scaler.fit(train)

#trainデータのスケーリング

train = scaler_train.transform(train)

#testデータのスケーリング

test = scaler_train.transform(test)