执行这段代码后，y_pred的值过高

我已经尝试了我的代码

import numpy as pyimport matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pddataset = pd.read_csv('Position_Salaries.csv')X = dataset.iloc[:,1:2].valuesy= dataset.iloc[:, 2].valuesfrom sklearn.preprocessing import StandardScalersc_X = StandardScaler()sc_y = StandardScaler()X = sc_X.fit_transform(X)y= sc_y.fit_transform(y.reshape(-1,1))# Fitting SVR to the datasetfrom sklearn.svm import SVRregressor = SVR(kernel = 'rbf')regressor.fit(X, y)# Predicting a new resulty_pred=regressor.predict([[6.5]])y_pred = sc_y.inverse_transform(y_pred)

为什么y_pred的值这么高？我的代码里是否有什么错误

回答：

我找到了解决方案：

需要替换第31和32行的代码，使用以下代码：

y_pred = sc_y.inverse_transform(regressor.predict(sc_X.transform(np.array([[6.5]]))))