教授希望我们对数据集进行10倍交叉验证，以获得最低的RMSE，并使用其系数来制作一个参数和预测函数，并返回“健身因子”得分，范围在25-75之间。
他鼓励我们尝试转换数据，所以我做到了。我在整个数据集上使用scale（）来标准化它，然后运行我的回归和10倍交叉验证。然后我找到了我想要的模型并将系数复制过来。问题是当我将非标准化参数放入其中以预测y时，我的函数预测是关闭的。
我是通过将数据标准化为0和sd为1来完全搞砸了吗？无论如何，如果我搞砸了，我可以撤消这个烂摊子吗？
我的系数是非常小的数字，我觉得我在这里做错了。
构建一个合适的管道，而不仅仅是一些具有一些R功能的hack。
问题是您将缩放视为加载数据的一部分，而不是作为预测过程的一部分。
正确的协议如下：
在交叉验证期间，这些需要为每个折叠单独运行，或者您可能高估（过度拟合）您的质量。
标准化是一种线性变换，因此反向是微不足道的。