部分转载https://blog.csdn.net/weixin_38278334/article/details/82971752https://www.cnblogs.com/summer-nude/p/7380694.html 写在前面 sklearn里的封装好的各种算法使用前都要fit,fit相对于整个代码而言,为后续API服务。fit之后,然后调用各种API方法,transform只是其中一个API方法,所以当你调用transform之外的方法,也必须要先fit。 fit原义指的是安装、使适合的意思,其实有点train的含义,但是和train不同的是,它并不是一个训练的过程,而是一个适配的过程,过程都是确定的,最后得到一个可用于转换的有价值的信息。 fit,transform,fit_transform常用情况分为两大类 transform(): Method using these calculated parameters apply the transformation to a particular dataset. fit_transform(): joins the fit() and transform() method for transformation of dataset. fit_transform(trainData)对部分数据先拟合fit,找到该part的整体指标,如均值、方差、最大值最小值等等(根据具体转换的目的),然后对该trainData进行转换transform,从而实现数据的标准化、归一化等等。 根据对之前部分trainData进行fit的整体指标,对剩余的数据(testData)使用同样的均值、方差、最大最小值等指标进行转换transform(testData),从而保证train、test处理方式相同 为什么X_train标准化是用fit_transform(),而X_test标准化是用transform()呢?
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