Python 3.x 具有未缩放特征值的python pdpbox绘图

我试图为多层感知器分类器绘制部分依赖图和ICE图。我正在使用UCI成人数据集。我对分类特征进行了标签编码并缩放了整个数据帧，然后在缩放的数据帧上执行了测试序列分割

现在，当我试图绘制PDP和ICE图时，我得到的年龄值（图的X轴中的列）是按比例的，因此无法理解。我希望年龄值是对数据执行缩放之前的原始值。我怎样才能做到这一点

这是绘图的代码：

from pdpbox import pdp, info_plots
pdp_age = pdp.pdp_isolate(model=mlp, dataset=X_train, model_features=X_train.columns, feature='Age')
#PDP Plot
fig, axes = pdp.pdp_plot(pdp_age, 'Age', plot_lines=False, center=False, frac_to_plot=0.5, plot_pts_dist=True,x_quantile=True, show_percentile=True)
#ICE Plot
fig, axes = pdp.pdp_plot(pdp_age, 'Age', plot_lines=True, center=False, frac_to_plot=0.5, plot_pts_dist=True,x_quantile=True, show_percentile=True)

---

从图中可以看出，年龄值是无法理解的，我希望年龄值是真实的。我如何做到这一点？

我通过使用管道对象解决了上述问题。我对分类变量使用了一个热编码，然后将缩放和分类器操作推送到管道对象中。然后，我能够使用编码的X_序列，而不存在任何问题，用于部分依赖图，我得到了实际的年龄值范围，这就是我所寻找的