scikit-learn: Как вернуть предсказанное значение 'y' к исходному масштабу

Я пытаюсь изучить библиотеку scikit-learn и машинное обучение, используя набор данных о жилье в Бостоне.

Я разделил исходный набор данных на обучающий и тестовый, используя следующий код:

from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(housing_X, housing_y, test_size=0.25, random_state=33)

Затем я масштабировал эти два набора данных:

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scalerX = StandardScaler().fit(X_train)
scalery = StandardScaler().fit(y_train)
X_train = scalerX.transform(X_train)
y_train = scalery.transform(y_train)
X_test = scalerX.transform(X_test)
y_test = scalery.transform(y_test)

После этого я создал модель:

from sklearn import linear_model
clf_sgd = linear_model.SGDRegressor(loss='squared_loss', penalty=None, random_state=42) 
train_and_evaluate(clf_sgd, X_train, y_train)

Теперь, основываясь на этой новой модели clf_sgd, я пытаюсь предсказать значение y, основываясь на первом экземпляре X_train:

X_new_scaled = X_train[0]
print(X_new_scaled)
y_new = clf_sgd.predict(X_new_scaled)
print(y_new)

Однако результат выглядит довольно странно для меня (1.34032174 вместо 20-30, диапазон цен на дома).

[-0.32076092  0.35553428 -1.00966618 -0.28784917  0.87716097  1.28834383
  0.4759489  -0.83034371 -0.47659648 -0.81061061 -2.49222645  0.35062335
 -0.39859013]
[ 1.34032174]

Я подозреваю, что значение 1.34032174 нужно масштабировать обратно, но я не могу понять, как это сделать. Буду признателен за любые советы. Спасибо!